用Scipy保存Python到Matlab的字典

Question

我发现一些问题，以保存我的整洁生成的数据到.mat文件。我原以为用Scipy会更直接，但似乎我做错了什么。在

以下是我要保存的数据示例：

out = {'features': array([[  5.00088905e+01,   1.51847522e+01,   4.93513862e+01,
          3.76548415e+00,  -3.96946513e+01,  -2.11885850e+01,
          9.85304035e+00,  -6.30005764e+00,   1.19987435e+01,
          3.89762536e+00,  -1.31554755e+00,  -1.66890836e+01,
          4.75289017e-02,   3.65829480e-01,  -4.77872832e-01,
          1.13641908e+00,  -1.08742775e-01,  -2.42751445e-01,
         -1.13054913e-01,   3.39011561e-01,   1.37158960e-01,
         -2.80760116e-01,  -4.15187861e-01,   9.85433526e-02,
         -8.66144928e-02,   9.18260870e-03,  -7.38139130e-01,
          8.04136232e-01,   2.31623188e-02,  -7.88927536e-02,
         -2.17779710e-01,   2.85428986e-01,  -8.16231884e-02,
          1.79710145e-03,  -3.47710145e-01,  -9.84115942e-02,
          3.96077031e+00,   3.29914828e+01,   2.60086805e+01,
          2.44418378e+01,   2.01712577e+01,   1.56827627e+01,
          1.59131122e+01,   1.84134126e+01,   1.63149310e+01,
          1.35579058e+01,   1.15772911e+01,   1.82263123e+01,
          3.96077031e+00,   3.29914828e+01,   2.60086805e+01,
          2.44418378e+01,   2.01712577e+01,   1.56827627e+01,
          1.59131122e+01,   1.84134126e+01,   1.63149310e+01,
          1.35579058e+01,   1.15772911e+01,   1.82263123e+01,
          3.96077031e+00,   3.29914828e+01,   2.60086805e+01,
          2.44418378e+01,   2.01712577e+01,   1.56827627e+01,
          1.59131122e+01,   1.84134126e+01,   1.63149310e+01,
          1.35579058e+01,   1.15772911e+01,   1.82263123e+01]]), 'tags': [['rock', 'metal']]}

它是一个矩阵的一行，可以与一个标记列表（长度可变）相关联。在

这个想法是要有一个.mat文件，其中包含矩阵和列表的单元格数组。当我这么做的时候：

^{pr2}$

Matlab中标签的结果各不相同。对于上面的例子，我有一个1x2x5字符矩阵

val(:,:,1) =    rm    
val(:,:,2) =    oe    
val(:,:,3) =    ct    
val(:,:,4) =    ka    
val(:,:,5) =     l

如果我尝试使用矩阵而不是单行向量，我会得到一个单元格数组，其中每一行都有一个单元格，但是列表被合并，特定行的单元格将是：rmoectkal。在

我试着用一个例子来解释：

>>> genre_tags_matrix = np.array(genre_tags, dtype=np.object) 
>>> print(genre_tags_matrix) 
[['classical', 'pop'] ['classical'] ['classical'] ['classical']]
>>> out = {'tags' : genre_tags_matrix}
>>> scipy.io.savemat('./test.mat',out)

这是我在Matlab中看到的：

到底是怎么回事？有解决办法吗？在

Answer 1

问题是MATLAB和Octave中的字符串实际上只是一个字符数组，所以下面的语句是一个3D数组

[['rock', 'metal']]

如果我们用数字代替字符，让它更清楚地显示它是一个3D数组，我们得到这样的结果

^{pr2}$

当您使用savemat将它们保存到.mat文件中时，它将被视为一个3D数组。在

如果你想要一个单元数组，你必须手动创建一个numpy数组。在

import scipy
import numpy as np

out = {'tags': np.array(['rock', 'metal'], dtype=np.object)}

scipy.io.savemat('test.mat', out)

然后在MATLAB或倍频程内

data = load('test.mat')
%    tags =
%    {
%      [1,1] = rock
%      [1,2] = metal
%    }

更新

在一个嵌套的单元数组的情况下，您希望成为单元数组的每个级别都必须是一个numpy对象数组

out = {'tags': np.array([
            np.array(['classical', 'pop'], dtype=np.object),    # A nested cell array
            'classical', 'classical', 'classical'], dtype=np.object)}