将Python字典转换为3D Matlab矩阵

Question

我在Python 3.2中具有以下字典results_dict ，其中键字段是字符串值，而值字段是3个数组的列表。 每个数组都有400个浮点值。 我想将此字典转换为可在Matlab 2017b中使用的数据结构。 但是，如果执行以下命令：

savemat('GridCellResults.mat', results_dict, oned_as='row');

该命令成功执行，但是Matlab无法理解矩阵文件。 因此，我编写了以下代码，将上一个字典转换为3维矩阵（X，Y，Z），其中X是数组的大小（400个元素），Y是每个字典键的数组数（ 3个数组），Z是字典中元素的数量。 但是，当我执行以下代码时，出现以下错误：

IndexError: only integers, slices ( ), numpy.newaxis ( ), ellipsis ( ... ), numpy.newaxis ( None ) and integer or boolean arrays are valid indices

这是代码。 任何提示为什么我收到此错误。 另外，即使我尝试不使用移调功能，我也会收到相同的错误。

import numpy as np

CARDINALITY = 400            # Number of angular domain values.
NUM_COLUMNS = 3
NUM_CELLS = 114

matlab_array =  np.zeros((CARDINALITY, NUM_COLUMNS, NUM_CELLS))

for key, value in results_dict.items():   
    matlab_array[:, 0, key] = np.transpose(value[0])
    matlab_array[:, 1, key] = np.transpose(value[1])
    matlab_array[:, 2, key] = np.transpose(value[2])

Answer 1

尝试按照您的描述，我可以成功地编写和阅读这样的词典

在ipython会话中：

In [48]: from scipy.io import savemat, loadmat
In [49]: adict = {'a':[np.arange(3),np.ones(3),np.array([4,2,1])]}
In [50]: adict['b'] = [np.arange(3),np.ones(3),np.array([4,2,1])]
In [51]: adict
Out[51]: 
{'a': [array([0, 1, 2]), array([1., 1., 1.]), array([4, 2, 1])],
 'b': [array([0, 1, 2]), array([1., 1., 1.]), array([4, 2, 1])]}
In [52]: pwd
Out[52]: '/home/paul/mypy'
In [53]: savemat('stack48385062.mat',adict, oned_as='row')
In [54]: data = loadmat('stack48385062.mat')
In [55]: data
Out[55]: 
{'__globals__': [],
 '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: posix, Created on: Mon Jan 22 09:15:31 2018',
 '__version__': '1.0',
 'a': array([[0., 1., 2.],
        [1., 1., 1.],
        [4., 2., 1.]]),
 'b': array([[0., 1., 2.],
        [1., 1., 1.],
        [4., 2., 1.]])}

数组列表（大小固定）转换为2d数组。

在八度会话中：

>> load stack48385062.mat
>> a
a =
   0   1   2
   1   1   1
   4   2   1
>> b
b =
   0   1   2
   1   1   1
   4   2   1
>>

---

或创建3d数组（使用数字索引而不是字符串键）：

In [56]: M=np.zeros([3, 3, 2])
In [57]: for i in range(len(adict)):
    ...:     for j in range(3):
    ...:         v = adict[list(adict.keys())[i]]
    ...:         M[:, j, i] = v[j]
    ...:         
In [58]: M
Out[58]: 
array([[[0., 0.],
        [1., 1.],
        [4., 4.]],

       [[1., 1.],
        [1., 1.],
        [2., 2.]],

       [[2., 2.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]]])

>> load stack48385062_1.mat
>> M
M =
ans(:,:,1) =
   0   1   4
   1   1   2
   2   1   1
ans(:,:,2) =
   0   1   4
   1   1   2
   2   1   1

我应该用4个元素数组中的3个组成的列表制作初始字典，这样跟踪轨迹转置会更容易。 MATLAB和numpy具有不同的轴顺序，这可能会造成混淆。 savemat尝试补偿。