用Python来代替MATLAB：如何导入数据？
我想用一些Python库来代替MATLAB。 我怎样才能在Python中导入Excel数据（例如使用NumPy ）来使用它们？
我不知道Python是否是MATLAB的可靠替代品，但我想尝试一下。 有没有教程？
根据您使用MATLAB进行哪种计算（以及您正在使用的工具箱），Python可能是MATLAB的一个很好的select。
Python + NumPy + SciPy + Matplotlib是开始的正确组合。
对于数据，例如，可以将数据直接保存在文本文件中（假设您并不直接担心浮点精度问题），并使用Python进行读取。
如果您的数据是Excel数据，其中每个值用“;”分隔，则可以例如逐行读取文件，并使用split（）方法（使用“;”作为参数）来获取每个值。
对于直到版本7.1的MATLAB，可以使用scipy.io.matlab.mio模块直接从Python加载.mat文件。
有Matplotlib的情节和csv模块读取Excel数据（假设你可以转储到CSV ）。
这是一个关于用PythonreplaceMATLAB 的教程 。
如果你来自MATLAB世界， Pylab将缓解你的过渡。 一旦将数据转换为ASCII， pylab.load()将完成剩下的工作：
pylab.load(fname, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, dtype=<type 'numpy.float64'>)
可能有几百种方法可以将文本数据导入到Python中。
但是既然你想要replaceMATLAB ，你将会使用NumPy和SciPy 。
保持简单：使用NumPy的标准文本加载：
import numpy imported_array = numpy.loadtxt('file.txt',delimiter='\t') # Assuming tab-delimiter print imported_array.shape
我看了一下mlabwrap，作为简化一些MATLAB开发人员使用Python的一个步骤。
但是我一直无法干净地构build它，而且我不在这里进行生产安装，所以我死在水中。
pandas是一个Python数据分析库，可以很容易地从Excel导入/导出。 以下是如何做到这一点：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html#excel
碰撞课程：
import pandas as pd data = pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])
如果您以MATLAB格式保存数据，请使用：
from scipy.io import loadmat datafile = "yourfile.mat" data = loadmat(datafile, matlab_compatible=True) var1 = data['nameOfYourVariable'].squeeze() var2 = data['nameOfYourOtherVariable'].squeeze()
“我不知道Python是否是MATLAB的可靠替代品”
对我来说（实验物理学）Python不仅是MATLAB的完全替代品（包括上面提到的SciPy和Matplotlib ），而且除了数据处理和可视化之外（比如一般的编程需求），它还是很有用的。
“我要去试试SAGE。”
值得注意的是，有几台运行Sage的服务器提供了笔记本环境（在http://www.sagemath.org/ 在线查看Try Sage ）。 这是相当整洁的事实，所有你需要的是一个互联网浏览器和访问（不需要安装）。
至于Kevin Buchs解释的问题（在另一个答案中），将专有Excel读取到Python可以用几种方法完成，有些方法是依赖于平台（OS）的：
- 一个很好的资源（独立平台） – http://www.python-excel.org/
- 使用xlrd的一个例子，我曾经觉得有用（这是我在需要时使用的）： http ://code.activestate.com/recipes/483742/基于xlrd（平台无关）
- pyexcelerator是另一种select。
我希望这有帮助。 如果没有，我可以尝试自己安排一些示例代码（虽然我已经有六年多了）。 正如其他答案中所提出的，我个人更喜欢使用CSV或ASCII格式。