从Matlab到Python：获取Matlab单元数组值

Question

我刚接触matlab和python，想从matlab的单元数组中用一些值到python里。

我有一个整数的单元数组，执行完这行代码后打印结果，得到的是：

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]])]]

然后打印的内容还在继续。

有人能告诉我这个单元数组是怎么排列的吗？（上面的这个有多少维度？）

我还有几个问题：

1) 在这个单元数组里，有两个变量'label'和'coordinates'，它们被分配到一个数组/单元里（我不知道用哪个词更准确）——这些值是加粗的。我想在Python里写代码来访问这些值，我该怎么做呢？

2) 为了测试，我尝试了这个 -> juncInfoF = a.get('juncForward_c')，但当我尝试打印juncInfoF时，它显示'None'。这是为什么呢？我很困惑，因为之前我试过这个是有效的。我甚至可以这样做 -> print juncInfo[0][9][0][0]，但现在我连这些都做不了了。

Answer 1

如果你的mat文件里只有包含整数或字符串的单元数组，我写了一段通用的代码来处理这个情况。
比如，在matlab里你可以这样做：

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');

在这里你可以找到如何在python中读取这个mat文件的方法。

Answer 2

我想象一下，loadmat('file.mat') 这个函数会返回一个类似于 shelve 的对象，它是从字典（dict）这个类继承来的。我猜你是在使用 scipy.io 里的 loadmat 函数，对吧？

from scipy.io import loadmat

根据 scipy 的文档，loadmat() 只提到它返回一个字典，但我猜在你的例子中，返回的对象 a 是一个打开的 shelve 文件，当 a 被 closed 后，你就无法再访问它的内容了，这可能是因为除了手动调用 a.close() 之外，还有其他原因导致的。

为了避免这种情况，建议在加载数据时，先把所有数据复制到一个真正的字典里：

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

现在你可以从 mat_dict 中获取所有的键和值：

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

请注意，只要你在测试和了解 mat_dict 数据的内容，这种做法是有效的。在你的脚本、模型或函数中，通常只会加载你需要的 shelve 字典的一部分，然后明确地关闭文件：

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

我不确定 with 语句是否有效（shelve 目前还不支持这个），你需要自己测试一下，但它应该能在加载 a 时，即使出现异常也能处理关闭操作：

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

编辑：从 numpy 数组子类化以添加额外属性

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() 

所以现在如果你想让你的数组看起来像 matlab 结构，你可以这样做：

>>> 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