Python 3.x h5py：正确阅读a'；表'；类存储在MATLAB（.mat-7.3）中

我正在尝试使用h5py模块在Python3.8中导入一个MATLAB（.mat-7.3）文件。该文件包含结构类和表类。我成功导入了结构类对象。但是，table类在导入后显示了错误的维度

    import h5py
    
    Path='data/LUT_0/LUT_0.mat' #path file path to be read
    f = h5py.File(Path, mode='r') #read mat file

    list(f.keys())

结果：

['#refs#', '#subsystem#', 'LUT_Refl', 'LUT_Var']

f['LUT_Var'][()]

array([[3707764736,          2,          1,          1,          1,
                 1]], dtype=uint32)

LUT_Var是一个。尝试访问数据会导致以下结果：

['#refs#', '#subsystem#', 'LUT_Refl', 'LUT_Var']

f['LUT_Var'][()]

array([[3707764736,          2,          1,          1,          1,
                 1]], dtype=uint32)

然而，我期待一个表的大小：169560x12。当我从MATLAB将这个表导出为txt文件时，我可以在Python中导入它。我还可以在MATLAB中重新导入.mat文件，并且看不到任何数据损坏。有人知道这里可能缺少什么吗

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谢谢。那个新来的家伙。我可以通过以下方式访问Matlab文件的内容：

import h5py
import numpy as np
import pandas as pd

f = h5py.File(matloc, 'r') # matloc = path to your .mat
print(list(f))

re = f.get('LUT_Refl/Full')
w = f.get('LUT_Refl/WL')

data = pd.DataFrame(np.array(re)).transpose()  # For converting to a NumPy array
wl = pd.DataFrame(np.array(w))

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@那个新来的家伙。我可以通过以下方式访问Matlab文件的内容：

import h5py
import numpy as np
import pandas as pd

f = h5py.File(matloc, 'r') # matloc = path to your .mat
print(list(f))

re = f.get('LUT_Refl/Full')
w = f.get('LUT_Refl/WL')

data = pd.DataFrame(np.array(re)).transpose()  # For converting to a NumPy array
wl = pd.DataFrame(np.array(w))

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MATLAB的h5库版本已经过时，人们甚至无法获得它。我建议用。谢谢，安德。我试过了。“出现了以下错误：NotImplementedError:请使用HDF reader for matlab v7.3文件”这导致我在这里发表了其他帖子->但我从未设法解决我的问题。同样，导入.mat的结构部分效果很好。我也遇到了同样的问题。顺便说一下，我的表数据得到了与您相同的精确数组（

数组（[[3707764736,2,1,1,1,1]]，dtype=uint32

）尽管有一个完全不同的表格。这一定是Matlab在HDF5格式中用来表示表格的标题。该表格的内容似乎在h5py中丢失了。Matlab的h5库版本太过时了，人们甚至无法获得它。我建议使用。谢谢，Ander。我尝试过了。“出现以下错误：NotImplementedError:Please use HDF reader for matlab v7.3文件”这导致我在这里发表了其他帖子->但我从未设法解决我的问题。同样，导入.mat的结构部分效果很好。我遇到了同样的问题。顺便说一句，我的表数据（

array）与您得到的数组完全相同([[3707764736,2,1,1,1]]，dtype=uint32

），尽管有一个完全不同的表。这必须是Matlab在HDF5格式中用于表示表的标题。但该表的内容在h5py中似乎丢失了。