Python 操作.mat文件的办法还挺多，但用scipy.io来读写是比较顺手的。它支持MATLAB的老版本和新版格式，直接存、直接读，连格式转换都不用操心，实用性蛮高的。
数据，比如numpy数组，直接打包成dict，用scio.savemat就能保存成.mat文件。加载的时候用scio.loadmat就能恢复成原样，整个流程就两三行代码，适合快速实验数据或者模型中间结果。
代码也清爽，像这样：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import scipy.io as scio
data = np.array([1, 2, 3])
data2 = np.array([4, 5, 6])
# 保存为 mat 文件，注意是 dict 格式
scio.savemat('sample.mat', {'var_name': data})
# 加载 mat 文件
loaded = scio.loadmat('sample.mat')
print(loaded['var_name'])
唯一要注意的是变量得用dict包一层，而且MATLAB那边读进去时变量名会保留原样。如果你喜欢变量名简洁点，命名时多注意就好。
如果你还想深入了解，可以看看这些：
如果你经常和Matlab交互数据，推荐把这段代码收进工具库里，真挺省事的。