scipy.io.loadmatは、MATLAB（R2016a）構造体を正しく読み込みません。

Question

dictとしてMATLAB構造体をロードするのではなく（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.htmlとその他の質問に記載されています）、scipy.io.loadmatはそれを奇妙なndarrayとしてロードします。値は配列の配列で、フィールド名はdtypeと解釈されます。最小例：

（MATLAB）：

>> a = struct('b',0) 

a = 

    b: 0 

>> save('simple_struct.mat','a') 

（パイソン）：

In[1]: 
import scipy.io as sio 
matfile = sio.loadmat('simple_struct.mat') 
a = matfile['a'] 
a 

Out[1]: 
array([[([[0]],)]], 
     dtype=[('b', 'O')]) 

この問題は、Python 2の持続および3

Answer 1

これは正常な動作です。 NumpyはMATLABがあなたのデータを保存していることを示しています。

MATLABの構造体は、1次元が一連の文字列にマップされる2 + Dセル配列です。 Numpyでは、この同じデータ構造を「レコード配列」と呼び、dtypeを使用して名前を格納します。また、MATLAB行列は少なくとも2Dでなければならないため、MATLABに格納されている0は実際には次元が(1, 1)の2D行列です。

scipy.io.loadmatには、MATLABがデータをどのように格納しているのかがわかります（dtypeビットを除いて、MATLABにはそのようなことはありません）。具体的には、2D [1, 1]配列（Numpyがセル配列を呼び出す配列）であり、1次元が文字列にマップされ、[1, 1] 2D配列を含みます。 MATLABはこれらの詳細の一部を隠していますが、numpyはそれを隠しています。