类似Matlab的Python结构_Python_Matlab_Numpy_Scipy

类似Matlab的Python结构

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类似Matlab的Python结构,python,matlab,numpy,scipy,Python,Matlab,Numpy,Scipy,我似乎已经找到了很多黑客的答案，但没有一个“标准化”的答案来回答这个问题。我希望在Python中实现Matlab的struct，特别是具有以下两个功能：在结构“s”中，使用点符号（即s.a）访问字段值“a” 动态创建字段，不初始化数据类型、格式（即s.b=np.array（[1,2,3,4]））在Python中没有这样做的方法吗？到目前为止，我找到的唯一解决方案是使用伪类structtype（）。这很管用，但感觉有点粗糙。我还认为scipy可能会公开它的mat_结构，在loadmat（）中

我似乎已经找到了很多黑客的答案，但没有一个“标准化”的答案来回答这个问题。我希望在Python中实现Matlab的struct，特别是具有以下两个功能：

在结构“s”中，使用点符号（即s.a）访问字段值“a”

动态创建字段，不初始化数据类型、格式（即s.b=np.array（[1,2,3,4]））

在Python中没有这样做的方法吗？到目前为止，我找到的唯一解决方案是使用伪类structtype（）。这很管用，但感觉有点粗糙。我还认为scipy可能会公开它的mat_结构，在loadmat（）中使用，但我找不到它的公共接口。

其他人做什么？我不太担心这个结构的性能，它更方便。

如果您使用的是3.3及更高版本，则会出现问题。除此之外，空类可能是您的最佳选择。

如果您使用的是3.3及以上版本，则可能会出现问题。除此之外，空类可能是您最好的选择。

在八度音阶中，我做了：

octave:2>      x.a = 1;
octave:3>      x.b = [1, 2; 3, 4];
octave:4>      x.c = "string";
octave:7> save -7 test.mat x

在ipython（2.7）中：

在本例中，

A['x']

是一个numpy结构数组，有3个dtype=object字段

In [33]: A['x']['b'][0,0]
Out[33]: 
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])

In [34]: A['x'][0,0]
Out[34]: ([[1.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], [u'string'])

In [35]: A['x'][0,0]['b']
Out[35]: 
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])

由于

来自MATLAB，因此我必须使用

[0,0]

对其进行索引

octave:9> size(x)
ans =
   1   1

我可以使用不同的开关加载

，并使用

.b

格式访问属性：

In [62]: A=loadmat('test.mat',struct_as_record=False)

In [63]: A['x'][0,0].b
Out[63]: 
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])

在这种情况下，

A['x']

的元素类型为

一些历史可能会有所帮助。MATLAB最初只有2d矩阵。然后他们将其扩展到更高的维度<添加了代码>单元格，具有相同的2d字符，但允许不同的内容<添加了代码>结构，允许使用“命名”属性。最初的MATLAB类系统是建立在结构上的（只是将某些函数链接到特定的类结构）。MATLAB现在已进入第二代课堂系统

Python从类、字典和列表开始。使用与MATLAB结构相同的

语法访问对象属性。带键的词典（通常，但不总是字符串）。列表用整数索引，并且始终允许不同的内容（如

单元格

）。有了一个成熟的对象类系统，就可以用Python构建更加复杂的数据结构，尽管访问仍然由基本的Python语法控制

numpy

添加n维数组。子类

np.matrix

始终是二维的，以旧式的MATLAB矩阵为模型。数组始终具有相同类型的元素。但是

dtype=object

数组包含指向Python对象的指针。在许多方面，它们只是带有数组包装器的Python列表。它们与MATLAB单元非常接近

numpy

还具有结构化数组，具有复合的

dtype

，由

字段组成<代码>字段

按名称访问

np.recarray

是一个结构化数组，具有使用

语法访问字段的附加功能。这使它们看起来非常像MATLAB结构数组。