scipy.io.loadmat讀取MATLAB（R2016a）結構不正確

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scipy.io.loadmat將其加載爲一個奇怪的ndarray，而不是加載MATLAB結構作爲字典（如http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html和其他相關問題中所述），其中值是數組的數組，並且字段名稱被認爲是dtype。小例子：scipy.io.loadmat讀取MATLAB（R2016a）結構不正確

（MATLAB）：

>> a = struct('b',0) 

a = 

    b: 0 

>> save('simple_struct.mat','a')

（蟒蛇）：

In[1]: 
import scipy.io as sio 
matfile = sio.loadmat('simple_struct.mat') 
a = matfile['a'] 
a 

Out[1]: 
array([[([[0]],)]], 
     dtype=[('b', 'O')])

這個問題在Python持續2和3

來源

2016-08-19 Dan Mossing

您是否真的在上面使用的文檔鏈接中閱讀了[MATLAB結構部分]（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html#matlab-structs）？看起來這是所有預期的行爲....它繼續描述如何使用'squeeze_me'和'struct_as_record'參數。 – rkersh

不夠緊密！謝謝。我猜這個問題之間[鏈接]（http://stackoverflow.com/questions/1984714/how-to-access-fields-in-a-struct-imported-from-a-mat-file-using-loadmat-in -pyth），現在，默認情況下，structs_as_record已成爲True。 –

這是正常現象。 Numpy只是顯示你有MATLAB正在存儲你的數據。

MATLAB結構是2 + D單元陣列，其中一個維度映射到一個字符串序列。在Numpy中，這個相同的數據結構稱爲「記錄數組」，而dtype用於存儲名稱。由於MATLAB矩陣必須至少爲2D，因此您存儲在MATLAB中的0實際上是一個尺寸爲(1, 1)的2D矩陣。

所以，你在scipy.io.loadmat看到的是MATLAB如何存儲你的數據（減去dtype位，MATLAB沒有這樣的東西）。具體而言，它是一個2D [1, 1]數組（這是Numpy所稱的單元陣列），其中一個維度映射到一個包含[1, 1]二維數組的字符串。 MATLAB隱藏了你的一些細節，但numpy沒有。

來源

2016-08-21 00:11:39 TheBlackCat

scipy.io.loadmat讀取MATLAB（R2016a）結構不正確

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