问题描述
我有一个 .mat 文件，其结构为 1x43249，有 6 个字段。第一列标记为“A”，每个单元格都是一个大小不同的方阵（即 17x17、18x18 等）。关键是，如何将 matlab 结构转换为可用的 python 数据？没有使用 matlab.engine，我只有 pandas、numpy 和 scipy.io。我可以使用 loadmat 导入数据。我最终想要获取这些数据，并且 将其导入 tensorflow。
from scipy.io import loadmat
import tensorflow as tf
data = loadmat('.../template1-lib5-eqns-CR-RESULTS-SET1-FINAL.mat')
nz = data['Graphs']['nz']
A = data['Graphs']['A']
print(nz[:,1])
print(A[:,1])
Graphs 是结构，nz 是一列，单元格 1 应该返回数字 6，但我得到的是 [array([[6]],dtype=uint8)]
打印 A 会给我：
[array([[0,1,0],[0,1],[1,0]],dtype=uint8)]
如果您需要更多信息，请告诉我。谢谢。
解决方法
我所要做的就是将所有内容上传到 Pandas 数据框中。
raw_data = loadmat(path,squeeze_me=True)
data = raw_data['Graphs']
graph_labels = pd.DataFrame()
graph_labels['perf'] = raw_data['Objective'][0:1000]
graph_labels['np'] = data['np'][0:1000]
这完成了工作，并使 matlab 中的所有内容都可用。