我正在寻找一种从 MATLAB 数据结构中提取嵌套数据的优雅方法

Question

使用 MATLAB，除了使用嵌套 FOR 循环的蛮力技术之外，我很好奇是否有更优雅的方法从我在下面显示的示例数据结构中提取 X 和 Y 数据。我无法在 MATLAB 中使用 bsxfun、arrayfun 或 strucfun 设计出一种优雅的方式来执行此操作。

% Create an example of the input structure that I need to parse
for i =1:100
    setName = ['n' num2str(i)];
    for j = 1:randi(10,1)
        repName = ['n' num2str(j)];
        data.sets.(setName).replicates.(repName).X = i + randn();
        data.sets.(setName).replicates.(repName).Y = i + randn();
    end
end

clearvars -except data

% Brute force technique using nested FOR Loops to extract X & Y from this
% nested structure for easy plotting. Is there a better way to extract the
% X & Y values created above without using FOR loops?

n = 1;
setNames = fieldnames(data.sets);
for i =1:length(setNames)
    replicateNames = fieldnames(data.sets.(setNames{i}).replicates);
    for j = 1:length(replicateNames)
        X(n) = data.sets.(setNames{i}).replicates.(replicateNames{j}).X;
        Y(n) = data.sets.(setNames{i}).replicates.(replicateNames{j}).Y;
        n = n+1;
    end
end

scatter(X,Y);

Answer 1

MATLAB 最适用于数组/矩阵（无论是数值数组、结构数组、元胞数组、对象数组等）。该语言提供了可以轻松地对数组进行切片和索引的构造。

因此，MATLAB 中的惯用方式是创建 non-scalar structure array，而不是 deeply nested structure。

例如，让我们首先将嵌套结构转换为结构的二维数组，其中第一个维度表示“复制”，第二个维度表示“集合”：

ds = struct('X',[], 'Y',[]);
sets = fieldnames(data.sets);
for i=1:numel(sets)
    reps = fieldnames(data.sets.(sets{i}).replicates);
    for j=1:numel(reps)
        ds(j,i) = data.sets.(sets{i}).replicates.(reps{j});
    end
end

结果是一个 10×100 结构体数组，每个数组有两个字段 X 和 Y：

>> ds
ds = 
10x100 struct array with fields:
    X
    Y

在原始结构中访问data.sets.n99.replicates.n9 将等效于在新结构中访问ds(9,99)。

>> data.sets.n99.replicates.n9
ans = 
    X: 100.3616
    Y: 98.8023

>> ds(9,99)
ans = 
    X: 100.3616
    Y: 98.8023

这个新结构的好处是可以使用数组索引符号和comma-separated lists 轻松访问它。所以我们可以像你做的那样提取 X 和 Y 向量：

XX = [ds.X];    % or XX = cat(2, ds.X)
YY = [ds.Y];
scatter(XX, YY, 1)

因此，如果您可以控制构建结构，我会按照上面描述的方式设计它。否则，代码中带有 dynamic field names 的双 for 循环是从中提取值的最佳方法。

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您可能会编写一堆相互调用的structfun，但这不是最易读的代码。这是我想出的扁平化嵌套结构的方法：

D = structfun(@(n) ...
        structfun(@(nn) [nn.X nn.Y], n.replicates, 'UniformOutput',false), ...
        data.sets, 'UniformOutput',false);

可以使用更少的嵌套字段访问生成的结构：

>> D.n99.n9
ans =
  100.3616
   98.8023

比原来的稍微好一点，但如果没有一些 for 循环，仍然不容易遍历。

Answer 2

由于我们经常从我们无法控制的来源（其他业务部门、客户等）“给定”深度嵌套的结构，因此有时婴儿必须做婴儿必须做的事情。这是一个似乎可以完全压平嵌套结构的技巧。也发布到here，以防这些问题之一被删除。 .根据通常的 GPL-3 规则版权 Carl Witthoft。

%  struct2sims converter
function simout = struct2sims(structin)
fnam = fieldnames(structin);
for jf = 1:numel(fnam)
    subnam = [inputname(1),'_',fnam{jf}];
    if isstruct(structin.(fnam{jf}) ) ,
    % need to dive;  build a new variable that's not a substruct
     eval(sprintf('%s = structin.(fnam{jf});', fnam{jf}));
    eval(sprintf('simtmp = struct2sims(%s);',fnam{jf}) );
    % try removing the struct before getting any farther...
    simout.(subnam) = simtmp;
    else
    % at bottom, ok
    simout.(subnam) = structin.(fnam{jf});
    end

end
 %  need to unpack structs here, after each level of recursion
 % returns...
    subfnam = fieldnames(simout);
    for kf = 1:numel(subfnam)
         if isstruct(simout.(subfnam{kf}) ),  
             subsubnam = fieldnames(simout.(subfnam{kf}));
             for fk = 1:numel(subsubnam)
                 simout.([inputname(1),'_',subsubnam{fk}])...
                     = simout.(subfnam{kf}).(subsubnam{fk}) ;
             end
             simout = rmfield(simout,subfnam{kf});
         end
    end
 % if desired write to file with:
 % save('flattened','-struct','simout');
end