如何使scipy.loadmat()保留复数类型与MATLAB原始存储类？

问题根源 #

当设置matlab_compatible=True时，scipy.io.loadmat会强制开启mat_dtype=True，这会严格遵循MATLAB到NumPy的类型映射，但此模式下复数数组会被错误截断为实数组（丢失虚部）；而关闭mat_dtype（设为False）虽能正确加载复数，但会自动缩小非复数数组的存储类型（比如MATLAB的int32可能被转为int16）。

可行解决方案 #

方法一：两次加载合并结果 #

先以matlab_compatible=True加载保留原始类型的非复数数组，再以mat_dtype=False加载正确的复数数组，最后合并替换：

import scipy.io as sio
import numpy as np

# 第一次加载：保留所有变量的原始存储类型，但复数仅存实部
data_raw = sio.loadmat("your_file.mat", matlab_compatible=True)
# 第二次加载：正确获取复数，非复数类型可能被压缩
data_complex = sio.loadmat("your_file.mat", mat_dtype=False)

# 遍历替换复数数组
for key in data_raw:
    # 仅替换那些在第二次加载中是复数、第一次加载中是实数的变量
    if isinstance(data_complex[key], np.ndarray) and np.iscomplexobj(data_complex[key]) and not np.iscomplexobj(data_raw[key]):
        data_raw[key] = data_complex[key]

# data_raw 即为同时保留原始类型和完整复数的结果

方法二：分变量类型加载 #

先通过whosmat获取所有变量的类型，分别加载非复数（保留原始类型）和复数（正确加载）变量，再合并：

import scipy.io as sio

# 获取MAT文件中所有变量的名称和类型
all_vars = sio.whosmat("your_file.mat")
# 分离复数变量与非复数变量
complex_var_names = [var[0] for var in all_vars if var[1] == "complex128"]
non_complex_var_names = [var[0] for var in all_vars if var[1] != "complex128"]

# 加载非复数变量，保留原始类型
data_non_complex = sio.loadmat("your_file.mat", matlab_compatible=True, variable_names=non_complex_var_names)
# 加载复数变量，确保完整加载虚部
data_complex = sio.loadmat("your_file.mat", mat_dtype=False, variable_names=complex_var_names)

# 合并两个字典得到最终结果
data_final = {**data_non_complex, **data_complex}

注意事项 #

• 如果MATLAB中的复数数组是complex64而非complex128，需调整方法二中的类型判断条件
• 方法二无需加载整个文件两次，性能更优，适合大文件场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者seairth