轻松访问加载了 scipy 的 matlab 矩阵中的数据答案

【问题标题】：easily accessing data in matlab matrices loaded with scipy轻松访问加载了 scipy 的 matlab 矩阵中的数据
【发布时间】：2012-11-21 16:22:16
【问题描述】：

当我使用 scipy.io.loadmat 加载 .mat 文件时，我得到一个难以处理的数据结构，因为我必须猜测数据包含在结构的哪个级别。 numpy 或 scipy 表示将所有内容包装在深层列表中。打印它通常没有帮助，因为它包含大量数据。例如：

from scipy.io import loadmat
mat = loadmat("data.mat")
val = mat["someattribute"] # not what I want, the data I can iterate over is one layer deeper (len(val) == 1)
val = mat["someattribute"][0] # len(val) is some big value

是否有一些简单的方法可以访问这些东西而不必担心它们的表示？我最近从 python 2.6.6 切换到 2.7.3 并注意到 numpy/scipy 库中的表示发生了变化（因此我的代码中断了）。

【问题讨论】：

对不起。我宁愿不发布数据。但要知道，正如我在下面所说，矩阵是作为字典提供给我的。
你解决过这个问题吗？

标签： python numpy scipy mat-file matlab-load

【解决方案1】：

你也许可以逃脱

val = mat['someattribute'].ravel()

如果你知道它是一维数据，这会将 val 展平为一维 np.array 或

val = mat['someattribute'].squeeze()

这将删除所有len=1 维度(doc)

【讨论】：

矩阵作为字典给了我。
@anonymous 您应该在问题中包含该信息。我猜（错了）你正在尝试取出一个数组。您的问题越清楚，您就会得到更好的答案。