如何将含struct的Matlab .mat文件中truth数据正确加载到Python数组？

Matlab生成的data.mat文件包含名为Filter_Results的结构体，其中truth字段是维度为(7198×3)的位置数据。使用以下Python代码加载时，输出的truth.shape为(1,1)，不符合预期的(7198,3)：

import scipy.io as spio
import numpy as np

filename1 = spio.loadmat('data.mat')
filter_results = filename1['Filter_Results']
truth = np.matrix((filter_results['truth'][:,:]))
print(truth.shape)

问题原因 #

scipy.io.loadmat加载Matlab结构体时，会将结构体包装在一个**(1,1)的二维numpy数组**中（对应Matlab中结构体数组的存储形式）。直接访问filter_results['truth']时，实际是从这个(1,1)数组的每个元素中取字段，结果仍然是嵌套的(1,1)数组，而非原始的二维数据。

解决方案 #

先通过[0,0]索引取出(1,1)数组中实际的结构体对象，再访问truth字段：

修改后的代码：

import scipy.io as spio
import numpy as np

# 加载mat文件
filename1 = spio.loadmat('data.mat')
# 取出结构体数组中的实际结构体对象
filter_results = filename1['Filter_Results'][0, 0]
# 直接获取truth字段，得到原始维度的数组
truth = filter_results['truth']
# 可选：如果需要转成matrix类型（numpy数组更推荐）
# truth = np.matrix(filter_results['truth'])
print(truth.shape)  # 输出 (7198, 3)

执行上述代码后，truth.shape会输出预期的(7198, 3)。如果不需要matrix类型，直接使用numpy数组即可（filter_results['truth']本身就是numpy.ndarray类型）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex