Comment préserver matlab struct lors de l'accès en python?

J'ai un tapis de fichier que j'ai consulté à l'aide de

from scipy import io
mat = io.loadmat('example.mat')

De matlab, par exemple.tapis contient la structure suivante

    >> load example.mat
    >> data1

    data1 =

            LAT: [53x1 double]
            LON: [53x1 double]
            TIME: [53x1 double]
            units: {3x1 cell}


    >> data2

    data2 = 

            LAT: [100x1 double]
            LON: [100x1 double]
            TIME: [100x1 double]
            units: {3x1 cell}

Dans matlab, je peux accéder à des données aussi facile que de données2.LON, etc.. Il n'est pas aussi trivial en python. - Il me donner plusieurs option si comme

mat.clear       mat.get         mat.iteritems   mat.keys        mat.setdefault  mat.viewitems   
mat.copy        mat.has_key     mat.iterkeys    mat.pop         mat.update      mat.viewkeys    
mat.fromkeys    mat.items       mat.itervalues  mat.popitem     mat.values      mat.viewvalues

Est possible de conserver la même structure en python? Si non, comment mieux accéder aux données? Le présent code python que j'utilise est très difficile de travailler avec.

Grâce

Pouvez-vous expliquer à quoi il ressemble quand vous chargez en python?
Aussi, une autre pensée. Si vous utilisez SciPi avez-vous essayé d'utiliser SciPi.loadmat?
oui, j'ai essayé loadmat. La sortie en python est juste difficile à utiliser. Je ne sais même pas comment accéder LON ou LAT dans data1 ou de données2.
Ma conjecture est qu'il est probablement juste data1['LAT'] (python), par opposition à data1.LAT (matlab).
Si vous avez encore des questions (et ne me dérange pas/peuvent partager) n'hésitez pas à passer le long d'un échantillon .tapis de fichier et je vais jouer avec elle après je rentre du travail.

OriginalL'auteur mikeP | 2012-08-14

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Trouvé ce tutoriel sur matlab struct et python

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html

Ce pourrait être en mesure d'ajouter une couche d'information supplémentaire pour vous: stackoverflow.com/questions/1984714/...

OriginalL'auteur mikeP
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(!) Dans le cas de structures imbriquées enregistré dans *.mat fichiers, il est nécessaire de vérifier si les articles dans le dictionnaire de io.loadmat sorties sont Matlab structures. Par exemple, si dans Matlab
```
>> thisStruct

ans =
      var1: [1x1 struct]
      var2: 3.5

>> thisStruct.var1

ans =
      subvar1: [1x100 double]
      subvar2: [32x233 double]
```
Puis utiliser le code par mergen dans scipy.io.loadmat structures imbriquées (c'est à dire les dictionnaires)

OriginalL'auteur Braulio Barahona

Quand j'ai besoin de charger des données en Python à partir de MATLAB qui est stocké dans un tableau de struct {strut_1,struct_2} j'ai extrait une liste de clés et de valeurs de l'objet que je charge avec scipy.io.loadmat. Je peux ensuite assembler ces vers leur propre variables, ou en cas de besoin, les reconditionner dans un dictionnaire. L'utilisation de la exec commande peut ne pas être appropriée dans tous les cas, mais si vous essayez juste de processus de données, il fonctionne bien.

# Load the data into Python     
D= sio.loadmat('data.mat')

# build a list of keys and values for each entry in the structure
vals = D['results'][0,0] #<-- set the array you want to access. 
keys = D['results'][0,0].dtype.descr

# Assemble the keys and values into variables with the same name as that used in MATLAB
for i in range(len(keys)):
    key = keys[i][0]
    val = np.squeeze(vals[key][0][0])  # squeeze is used to covert matlat (1,n) arrays into numpy (1,) arrays. 
    exec(key + '=val')

OriginalL'auteur Austin Downey

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