用python 读取matlab 中的结构体 / 从numpy.void中提取数据
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前言
用python通过scipy 库读取mat文件，如果读取的是结构体，那么就会得到numpy.void 类型的数据。
一、简单的情形示例
要读取如图所示的mat文件中的数据
用scipy.sio.loadmat读取后得到的是：
def load_params(path,key_name):
data = sio.loadmat(path)
data = data[key_name]
return data
mat_test=load_params(test_path, 'Test')
print(mat_test)
"""
[[(array([[12]], dtype=uint8), array(['abcde'], dtype='
查看维度和类型
print(mat_test.shape)
print(type(mat_test))
进一步地
mat_data=mat_test[0][0]
print(type(mat_data))
print(mat_data.shape)
print(len(mat_data))
为读取里面的数据
for item in mat_data:
print(item)
或者是
for i in range(len(mat_data)):
print(mat_data[i])
得到结构体中的值
"""
[[12]]
['abcde']
[[4096]]
['C:/path']
['abcdefg']
[[1]
[2]
[3]]
"""
但如果已经知道结构体中的字段名，那么可以直接指定字段名，类似于字典的读取方式获取字段的值，如要获取字段 p 的值那么可以直接采用
mat_test=load_params(test_path, 'Test')
mat_data=mat_test[0][0]['p']
print(mat_data)
二、代码汇总
def load_params(path,key_name):
data = sio.loadmat(path)
data = data[key_name]
return data
mat_test=load_params(test_path, 'Test')
print(mat_test)
print(mat_test.shape)
print(type(mat_test))
mat_data=mat_test[0][0]
print(mat_data)
print(type(mat_data))
print('the shape of the data', mat_data.shape)
print('the len of data ', len(mat_data))
print('--'*20)
for item in mat_data:
print(item)
print('==='*20)
for i in range(len(mat_data)):
print(mat_data[i])
mat_test=load_params(test_path, 'Test')
mat_data=mat_test[0][0]['p']
print(mat_data)
三、对于结构体嵌套的情况
如果matlab 的结构体中存在有嵌套，要获得嵌套的数据可以类似这样操作
比如，有这么一个mat1.mat文件，里面有结构体变量’A’，为获取该结构体变量
data_A=load(mat1.mat,'A')
如果结构体A有字段 a1,a2,a3,想要直接获取a3,那么可以有
data_a3=data_A[0][0]['a3']
如果a3字段本身也是结构体，a3结构体中有b1,b2,b3,字段，那么为了获取b3字段的内容，可以采用
data_b3=data_A[0][0]['a3'][0][0]['b3']
再多一层的嵌套，数据提取方法也是类似的。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43537379/article/details/119857729
Author: 野鹤无粮
Title: 用python 读取matlab 中的结构体 / 从numpy.void中提取数据
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