一、python利用scipy.io.savemat()存储日志

参考：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.io.savemat.html

（一）语法

scipy.io.savemat（file_name， mdict， appendmat = True， format = '5'， long_field_names = False， do_compression = False， oned_as = 'row')
参数
file_name:str
      .mat 文件的名称（如果没有扩展名，需要设置appendmat == True）
mdict:dict
      从中保存 matfile 变量的字典。
appendmat:布尔值，可选
      True（默认值）将 .mat 扩展名附加到给定文件名的末尾（如果尚不存在）。
fomat：{'5', '4'}，字符串，可选
      '5'（默认值）用于 MATLAB 5 及更高版本（至 7.2），'4' 用于 MATLAB 4 .mat 文件。
long_field_names：布尔型，可选
      False（默认值）- 结构中的最大字段名称长度为 31 个字符，这是记录的最大长度。True - 结构中的最大字段名称长度为 63 个字符，适用于 MATLAB 7.6+。
do_compression：布尔值，可选
      是否在写入时压缩矩阵。默认为假。
oned_as ：{'row', 'column'}，可选
      如果是 'column'，则将一维 NumPy 数组写为列向量。如果为“行”，则将一维 NumPy 数组写为行向量。

（二）例子

from scipy import io
import numpy as np
arr = np.arange(10)

io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})
#如果存入多组数据
io.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})

二、利用matlab读取mat日志的方法

（一）载入日志文件

mat_struct=load('C:\Users\XXX\Desktop\task3-2022y01m23d-17h52m.mat');

（二）取出元素

mat_struct=load('C:\Users\XXX\Desktop\task3-2022y01m23d-17h52m.mat');
ans=mat_struct.ans;
select_info=mat_struct.select_info;
select_info_p=mat_struct.select_info_p;
clear mat_struct;