将含多数组的MATLAB .mat文件转换为NumPy数组的问题

1. 先确认嵌套结构的类型 #

scipy.io.loadmat加载Matlab的struct后，会返回(1,1)形状的NumPy结构化数组，你可以先打印结构信息确认：

# 查看fanmap的类型和形状
print(type(mat['fanmap']))
print(mat['fanmap'].shape)
# 查看内部第一个元素的结构
print(mat['fanmap'][0,0])

2. 提取fanmap中的所有数组 #

直接遍历结构化数组的字段，提取每个字段对应的NumPy数组：

# 取出fanmap的结构体内容
fanmap_struct = mat['fanmap'][0,0]
# 获取所有字段名称
fanmap_fields = fanmap_struct.dtype.names

# 提取所有数组到列表
fanmap_arrays = []
for field in fanmap_fields:
    arr = fanmap_struct[field]
    fanmap_arrays.append(arr)
    # 可选：打印每个数组的形状验证
    print(f"字段 {field} 的形状: {arr.shape}")

3. 提取fanmap1D中的所有数组 #

用同样的逻辑处理fanmap1D：

fanmap1D_struct = mat['fanmap1D'][0,0]
fanmap1D_fields = fanmap1D_struct.dtype.names

fanmap1D_arrays = []
for field in fanmap1D_fields:
    arr = fanmap1D_struct[field]
    fanmap1D_arrays.append(arr)
    print(f"字段 {field} 的形状: {arr.shape}")

4. 可选：用字典存储数组（方便后续调用） #

如果需要按字段名快速调用数组，可以把提取结果存到字典里：

fanmap_dict = {field: fanmap_struct[field] for field in fanmap_fields}
fanmap1D_dict = {field: fanmap1D_struct[field] for field in fanmap1D_fields}

# 示例：调用fanmap里的某个数组
# print(fanmap_dict['你的字段名'])

关键说明 #

从Matlab struct提取出的arr本身就是NumPy数组，不需要额外转换——scipy.io.loadmat已经帮你完成了类型转换，你只需要把嵌套结构里的数组逐一提取出来即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者umich