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Bibliothèques d'apprentissage profond Discussion :

conversion de donnees matlab en format .csv pour une utilisation sous tensorflow


Sujet :

Bibliothèques d'apprentissage profond

  1. #1
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    Par défaut conversion de donnees matlab en format .csv pour une utilisation sous tensorflow
    Bonjour tout le monde !

    Dans le cadre d'un stage de recherche, je cherche a convertir des fichiers.mat en fichiers .csv pour ensuite pouvoir utiliser les données sous tensorflow.
    chaque fichier .mat comprend un vecteur en 3 dimensions compose uniquement de float32, de taille 65*192*1000 (ce qui représente un nombre important de données)
    Je suis novice en programmation python, mais a force d'essayer et de trifouiller sur internet, j'en suis arrive a ce petit code :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    #!/usr/bin/python2.7
    # -*-coding:utf-8 -*
     
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.io as sio
    import csv
     
    subject_1 = sio.loadmat('1.mat')         #convertit le fichier
     
    subject_1                                         #resultat de la conversion
     
    format_1 = subject_1['data']               #on ne selectionne que les donnees de la matrice
     
    format_1 
     
    format_1.shape                                 #verification de la taille de la matrice (65, 192, 1000)
     
                                                            #enregistrement en .csv
     
    fname = "data1_tensorflow.csv"
    file = open(fname, "wb")
     
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(format_1)
     
                                                             #pour lire le fichier .csv
     
    fname = "data1_tensorflow.csv"
    file = open(fname, "rb")
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
     
    	print row
    file.close()
    Sous Scipy, j'obtiens donc ce type de résultat, et toutes les données ne peuvent être affichées mais existent tout du moins (en tout cas d’après mon format_1.shape)
    Nom : Screenshot from 2017-06-23 16-10-07.png
Affichages : 530
Taille : 74,2 Ko
    Cependant, après conversion des données en .csv, lorsque j'ouvre mon fichier soit sur libreoffice ou gedit, j'ai l'impression qu'une grande partie de ces données ont été tronquées ! (toutes celles cachées sous le symbole ... avec scipy)
    c'est comme si le symbole ... était interprété comme une valeur en soi au lieu de représenter toutes les valeurs non affichées.

    J'ai essaye de chercher comment avoir réellement toutes mes donnes dans le csv, et pas une forme tronquées, mais pour le coup je ne sais plus trop comment faire ...

    Merci d'avance a toutes les personnes qui souhaitent me donner un petit coup de main !

  2. #2
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    Salut,

    A la ligne 15, format_1 = subject_1['data'] assigne à format_1 un array numpy qui s'écrit sous forme CSV via numpy.savetxt.

    Citation Envoyé par Gaimee Voir le message
    Je suis novice en programmation python, mais a force d'essayer et de trifouiller sur internet, j'en suis arrive a ce petit code :
    Un tableau 65*192*1000, c'est beaucoup de données à afficher d'où les '...'
    Maintenant, si vous débutez, pourquoi ne pas commencer avec des tableaux plus petits?
    Travailler avec un tableau 3x3x3, ou un tableau 65*192*1000, ne change que le nombre d'itérations mais produire un résultat que vous allez pouvoir vérifier plus simplement...

    - W
    Architectures post-modernes.
    Python sur DVP c'est aussi des FAQs, des cours et tutoriels

  3. #3
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    Par défaut
    Bonjour,

    Merci pour votre réponse !

    Citation Envoyé par wiztricks Voir le message

    A la ligne 15, format_1 = subject_1['data'] assigne à format_1 un array numpy qui s'écrit sous forme CSV via numpy.savetxt.

    - W
    Est ce que je dois le mettre juste après ? j'avais tente par cette méthode, mais de souvenir j'obtenais un message d'erreur ... Je vais réessayer.

    Citation Envoyé par wiztricks Voir le message

    Travailler avec un tableau 3x3x3, ou un tableau 65*192*1000, ne change que le nombre d'itérations mais produire un résultat que vous allez pouvoir vérifier plus simplement...

    - W
    Les données de bases que je dois traiter sont de cette taille, c'est pourquoi j'ai commence directement avec. Cependant c'est vrai que j'aurais du tester auparavant sur des tableaux plus petits ... Merci du conseil !

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