求助：如何读取.mat文件目录？使用Python scipy.io.loadmat提取Matlab .mat文件目录失败

我之前也碰到过一模一样的问题！当你的.mat文件里存了Matlab的面向对象数据（比如自定义类实例、MCOS对象或者opaque类型）时，scipy.io.loadmat确实搞不定这些特殊类型，只会返回matlabopaque、mcos或者None这类占位对象。下面是几个亲测有效的解决办法：

方法1：用Matlab预处理文件（最稳妥的方案） #

scipy只对Matlab的基础数据类型（数组、普通结构体、矩阵）支持良好，所以如果能直接用Matlab打开文件，优先做这一步：

• 打开你的.mat文件，用whos命令查看所有变量，搞清楚哪些是特殊对象
• 把对象里的核心数据提取出来，转成普通变量（比如把自定义类的属性单独存成数组）
• 用save('new_matfile.mat', 'var1', 'var2', '-v7')保存成Matlab 7版本的文件（这个版本和scipy兼容性拉满）
• 之后再用scipy.io.loadmat加载新文件，就能正常提取数据了

方法2：用mat73库加载高版本/含对象的.mat文件 #

如果你的文件是Matlab 7.3及以上版本（用HDF5格式存储），或者里面有MCOS对象，scipy的支持就很拉胯，试试专门的mat73库：

• 先安装库：

pip install mat73

• 然后用下面的代码加载：

import mat73
matdata = mat73.loadmat('matfile.mat')
print(matdata.keys())

这个库能把Matlab的对象转成Python字典，你可以直接通过键名提取里面的属性和数据，比scipy友好太多。

方法3：手动解析matlabopaque对象（万不得已才用） #

如果实在没法用Matlab预处理，只能硬啃matlabopaque对象，可以试试下面的操作：

• 先定位到你的opaque对象：

opaque_obj = matdata['your_target_variable']
print(opaque_obj.dtype)
print(opaque_obj[0, 0])

• 这类对象通常会包含原始数据的字节流或者属性字段，你可以尝试提取data或者properties这类键对应的内容，但要注意不同的opaque对象结构差异很大，成功率不一定高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Share Knowledge