Sauvegarde et chargement de Python dict avec savemat résultats dans l'erreur

Voici un exemple minimal de l'erreur que j'obtiens. Si j'ai bien compris la documentation correctement, cela devrait fonctionner, mais il semble que je n'ai pas.

a={}
a['test1']=1
a['test2']=2
a['test3']=3
import scipy.io as io
io.savemat('temp',{'a':a})
b = io.loadmat('temp')
b['a'].keys()

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'keys'
InformationsquelleAutor Framester | 2012-02-10
  1. 11

    Vous semblent fonctionner sous l'hypothèse que scipy.io.savemat est destiné à être en mesure d'enregistrer un dictionnaire standard. Je ne crois pas que c'est le cas. Le dictionnaire argument tient les noms de tableaux numpy qui sont écrites dans le fichier Matlab. Si vous pouvez faire quelque chose comme ceci

    import scipy.io as io
import numpy as np

y1=np.array([1,2,3,4])
y2=np.array([10,20,30,40])
y3=np.array([100,200,300,400])

a={}
a['test1']=y1
a['test2']=y2
a['test3']=y3
io.savemat('temp',a)
b = io.loadmat('temp')

print b['test1']
print b['test2']
print b['test3']

    qui donne:

    [[1]
 [2]
 [3]
 [4]]
[[10]
 [20]
 [30]
 [40]]
[[100]
 [200]
 [300]
 [400]]
    InformationsquelleAutor talonmies
  2. 2

    Il ressemble loadmat retourne recarray au lieu de dict.
    J'ai vérifié avec scipy 0.9.0.
    L'équivalent de b['a'].keys() sera b['a'].dtype.names.

    Exemples:

    In [12]: b['a'].shape
Out[13]: (1, 1)

In [14]: b['a'].dtype.names
Out[16]: ('test1', 'test3', 'test2')

In [17]: b['a']['test1']
Out[17]: array([[[[1]]]], dtype=object)
    • Cela ne semble pas fonctionner pour moi: b['a'].dtype.names ne retourne rien et b['a']['test1'] retourne Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> ValueError: field named test1 not found.
    InformationsquelleAutor tkf