matlab 到 python：获取 matlab 元胞数组值

Question

我对 matlab 和 python 非常陌生，需要在 python 中使用 matlab 元胞数组中的一些值。

我有一个整数元胞数组，在执行这行代码并打印结果后，我得到：

a = loadmat('file.mat')
print a

{'__version__': '1.0', '__header__': 'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Wed Sep 21 15:30:15 2011', 'juncForward_c': array([[ [[ [[ ([[30]], **[[91], [87]]**, [[3]], [[2.2455372690184494, 3.6052402625905993, 5.5884470309828833]], [[14.0, 4.0, 15.4]], [[-1, -1, 2]], [[91, 89, 93], [88, 85, 86]], [[500, 500, 5]], [[1, 2, 3]], [[11.133333333333333]], **[[4]]**, [[1]], [[1]], [[1.0], [20.365168528421695]])]]

[[ ([[30]], **[[99], [80]]**, [[3]], [[4.0376480381611373, 2.3561944901923448, 6.0857897473297058]], [[10.0, 15.4, 16.600000000000001]], [[-1, 1, 3]], [[98, 98, 100], [79, 81, 80]], [[500, 6, 33]], [[1, 2, 3]], **[[14]]**, [[2]], [[1]], [[1]], [[2.0], [6.6573267908372973]])]]

并且打印输出继续。

有人可以向我解释一下单元阵列是如何排列的吗？ （那么上面是多少维？）

那么我有几个问题： 1） 在这个元胞数组中，有变量“标签”和“坐标”被分配给一个数组/元胞（我不知道哪个是实际使用的术语）——这些值以粗体显示。我想用 Python 编写来访问这些值。我该怎么办？

2） 为了测试，我尝试了这个 -> juncInfoF = a.get('juncForward_c') 当我尝试打印 juncInfoF 时，它打印“None”。为什么会这样呢？我很困惑，因为以前当我尝试这个时，它有效。我什至可以做到这一点 -> 打印juncInfo[0][9][0][0]。但现在我什至无法做到上述任何一项。

Answer 1

我想 loadmat('file.mat') 返回 shelve 的实例-类，继承自 dict 类。我假设您正在使用 scipy.io 的 loadmat 函数？

from scipy.io import loadmat

scipy doc 仅提到 loadmat() 返回字典，但我的猜测是，示例中返回的对象 a 是一个打开的搁置文件，当 a 为 时，您无法再访问其内容已关闭，这可能除了手动调用 a.close() 之外，发生这种情况还有多种原因。

为了防止这种情况，请在加载此数据时首先将所有数据复制到真实的字典中：

mat_dict = {}
mat_dict.update(loadmat('file.mat'))

现在您可以从 mat_dict 检索所有键和值：

a = mat_dict['juncForward_c']
print(a.shape) # should work now

请注意，只要您正在测试和验证，这就是一个有效的解决方案弄清楚 mat_dict 数据的含义。在你的脚本/模型/函数中，你通常会只加载你想要的 shelve dict 的部分，然后显式关闭文件：

f = loadmat('file.mat')
a = f['juncForward_c']
f.close()

我不知道 with 语句是否有效（shelve 还不支持它），你必须测试它，但即使在加载 a 期间引发异常，它也应该处理关闭：

with loadmat('file.mat') as f:
    a = f['juncForward_c']

edit: subclass from numpy array to add extra attribute

import numpy as np

class MatArray(np.array):
    def __init__(self, filepath):
        f = loadmat(filepath)
        np.array.__init__(self, f['juncForward_c'])
        self.version = f['__version__']
        self.header = f['__header__']
        f.close() 

所以现在如果你想要你的数组类似于matlab结构，你做：

>>> a = MatArray('myfile.mat')
>>> a.header
'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Wed Sep 21 15:30:15 2011'
>>> a.shape

等等

Answer 2

如果您的 mat 文件中只有带有整数或字符串列表的元胞数组，我为此编写了一个通用代码。
例如，在 matlab 中，您可以执行类似的操作：

names = cell(1, N);
indices = cell(1, N);
for ind=1:N
    names{ind} = *some_value*;
    indices{ind} = *some_array*;
save('names_and_indices.mat', 'names', 'indices');

此处你可以找到如何在 python 中读取这个 mat 文件。