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我有一个从 matlab 2012b 生成的 .mat 文件。它包含一个带有用户定义的 matlab 类的变量。
在 python 3.3 中使用 scipy.io.loadmat 加载文件时,我得到以下信息:
mat=scipy.io.loadmat('D:\test.mat')
mat
{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN64, Created on: Fri Feb 22 15:26:28 2013', '__function_workspace__': array([[ 0, 1, 73, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), '__globals__': [], '__version__': '1.0', 'None': MatlabOpaque([ (b'futureDS', b'MCOS', b'cStream', [[3707764736], [2], [1], [1], [1], [1]])],
dtype=[('s0', 'O'), ('s1', 'O'), ('s2', 'O'), ('arr', 'O')])}
我想访问类型为“cStream”的“futureDS”对象,但使用 mat['None'] 似乎无法做到这一点。调用 mat['None'] 简单结果:
MatlabOpaque([ (b'futureDS', b'MCOS', b'cStream', [[3707764736], [2], [1], [1], [1], [1]])],
dtype=[('s0', 'O'), ('s1', 'O'), ('s2', 'O'), ('arr', 'O')])
我被困在这里了。我是 python 的新手,正在尝试从 matlab 移植我的旧作品。任何帮助将不胜感激。
谢谢。
最佳答案
不幸的是,SciPy 不支持包含新型类对象(使用 classdef
定义的对象)的 mat 文件,据我所知也不支持任何第三方 mat 文件阅读器。返回的 mat
字典中的 __function_workspace__
元素包含您以某种未记录且尚未逆向工程的方式获取的信息。
最简单的解决方案是在将自定义类保存到磁盘之前,将它们转换为 Matlab 中的基本 struct
对象。这可以通过简单地调用 struct(futureDS)
来实现(尽管有警告)。它将所有公共(public)和私有(private)属性公开为普通字段,任何值得一试的第三方读者都可以阅读。
(从技术上讲,Matlab 使用 17 的 Matlab 数组类型 id 保存这些对象;official documentation (PDF) 仅枚举 15 以内的类型)。
关于python - 在 python 中访问包含 matlab 类的 .mat 文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15512560/
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