在Python开发过程中，处理数据时经常会遇到需要读取特定格式文件的场景。本文所涉及的是如何使用Python读取mat文件，并将其转换保存为pickle格式的方法。mat文件是MATLAB软件使用的一种数据存储格式，而pickle则是Python中用于序列化和反序列化对象的协议。本文将为读者详细介绍这两种格式转换的过程，并强调了在转换过程中需要注意的数组维度差异问题。
要读取mat文件，Python提供了专门的库scipy.io。通过使用loadmat函数，可以轻松地加载存储在mat文件中的数据。代码中的示例展示了如何加载位于'E:\dataset\CIFAR10\CIFAR10_small.mat'路径下的数据，并将结果存储到变量data_dict中。
加载后的数据是一个字典，其中包含了mat文件中所有变量的信息。在处理这些数据时，需要注意Matlab中一维数组的表示方式与Numpy和Theano中有所不同。Matlab将一维数组视为n*1的矩阵，但Numpy中有一维数组（vector）和二维数组（matrix）的区分。例如，Matlab中的[1;2;3]在Numpy中应该表示为一维数组[1, 2, 3]。在转换为Theano时，这种差异尤为重要，因为Theano对向量和矩阵的计算有不同的处理方式。因此，在处理数据转换时，可能需要对数组维度进行适当的调整。
在示例代码中，通过遍历data_dict字典的所有键值对，检查每个数据的类型，并对其进行必要的处理，例如，使用numpy.hstack函数将数据堆叠成一维数组。这个过程中，我们还打印了不同变量的名称和形状，以确保数据的维度符合预期。
完成数据处理之后，接下来是将数据保存为pickle格式。使用Python标准库中的cPickle模块，可以将数据序列化为字节流，并写入到文件中。在本例中，我们将训练集、验证集和测试集都保存到了一个名为'cifar10_small_v.pkl'的文件中。通过这种方式，数据可以被持久化保存，并且能够通过cPickle模块在需要时重新加载。
具体操作包括打开一个以二进制写入模式打开文件，使用cPickle.dump方法将对象写入文件，最后关闭文件以确保所有数据都被正确保存。在读取pickle文件时，打开文件并使用cPickle.load方法从文件中加载数据，可以重新得到原始的对象。
总结来说，本文提供的方法允许开发者在Python中轻松读取Matlab生成的mat文件，并将其保存为Python更容易处理的pickle格式。这个过程涉及到的库包括scipy.io用于加载mat文件，numpy用于数据操作，以及cPickle用于数据的序列化和反序列化。在进行数据转换时，特别要注意数组维度的适配，确保数据在不同框架之间的正确传递和使用。这不仅对于机器学习或数据分析任务中常见，也是许多需要跨语言数据交互场景的解决方案。
