将Python字典列表映射到Matlab结构

我正在尝试将Python字典列表映射到特定的

.mat

fromat。我之所以需要这样做，是因为我使用Python开发了一些代码来生成“绘画”（即由这样一个字典表示），但我想重用另一个项目提供的Matlab程序，该项目将这种结构的字典可视化

在整个项目中，我确保生成的所有绘画的名称、类型和结构都与Matlab项目的示例数据集相匹配。现在，最后一步是将其转换为此

.mat

fromat。为此，我使用了

numpy

和

scipy.io

。然而，需要注意的是，我对Matlab没有任何经验，这就是我用Python开发代码的原因

我的Python字典：

[{'xmax': 593, 'ymax': 685, 'h_pts': [0, 168, 362, 685], 'v_pts': [0, 25, 468, 487, 540, 593], 'h_thick': [0, 14, 16, 0], 'v_thick': [0, 14, 15, 16, 17, 0], 'h_ext': [[1, 6], [2, 6], [2, 5], [1, 6]], 'v_ext': [[1, 4], [1, 4], [2, 4], [2, 3], [2, 4], [1, 4]], 'rect': [[4, 3, 3, 5], [4, 3, 2, 3], [4, 2, 5, 6], [4, 1, 1, 2], [3, 2, 4, 5], [3, 2, 3, 4], [3, 2, 2, 3], [2, 1, 2, 6]], 'rect_colors': [2, 3, 1, 3, 3, 3, 1, 1]}]

saveformat = {}
paintings = [<python dictionary as above here>, ...]   
representations = np.asarray(representations).astype('object')    
saveformat['reps'] = representations
sio.savemat("cool_name.mat", saveformat)

文件

.mat

的示例表示形式（我需要）：

我目前正在尝试的：

[{'xmax': 593, 'ymax': 685, 'h_pts': [0, 168, 362, 685], 'v_pts': [0, 25, 468, 487, 540, 593], 'h_thick': [0, 14, 16, 0], 'v_thick': [0, 14, 15, 16, 17, 0], 'h_ext': [[1, 6], [2, 6], [2, 5], [1, 6]], 'v_ext': [[1, 4], [1, 4], [2, 4], [2, 3], [2, 4], [1, 4]], 'rect': [[4, 3, 3, 5], [4, 3, 2, 3], [4, 2, 5, 6], [4, 1, 1, 2], [3, 2, 4, 5], [3, 2, 3, 4], [3, 2, 2, 3], [2, 1, 2, 6]], 'rect_colors': [2, 3, 1, 3, 3, 3, 1, 1]}]

saveformat = {}
paintings = [<python dictionary as above here>, ...]   
representations = np.asarray(representations).astype('object')    
saveformat['reps'] = representations
sio.savemat("cool_name.mat", saveformat)

saveformat={}
绘画=[，…]
representations=np.asarray（representations.astype（'object'））
saveformat['reps']=表示法
sio.savemat（“cool_name.mat”，saveformat）

我在Matlab中的结果：

[{'xmax': 593, 'ymax': 685, 'h_pts': [0, 168, 362, 685], 'v_pts': [0, 25, 468, 487, 540, 593], 'h_thick': [0, 14, 16, 0], 'v_thick': [0, 14, 15, 16, 17, 0], 'h_ext': [[1, 6], [2, 6], [2, 5], [1, 6]], 'v_ext': [[1, 4], [1, 4], [2, 4], [2, 3], [2, 4], [1, 4]], 'rect': [[4, 3, 3, 5], [4, 3, 2, 3], [4, 2, 5, 6], [4, 1, 1, 2], [3, 2, 4, 5], [3, 2, 3, 4], [3, 2, 2, 3], [2, 1, 2, 6]], 'rect_colors': [2, 3, 1, 3, 3, 3, 1, 1]}]

saveformat = {}
paintings = [<python dictionary as above here>, ...]   
representations = np.asarray(representations).astype('object')    
saveformat['reps'] = representations
sio.savemat("cool_name.mat", saveformat)

单击上面的一个单元格时^

显然，这里出现了一些问题，我似乎无法从

scipy.io

的文档中准确地找出问题所在。它不是为字典的每个键值生成一列，然后为行中的每个字典实例列出这些键值，而是生成一行，每列中有一个字典（每幅画一个字典）

---

这样，问题是相当直接的，如何正确地映射这个格式？

也许这是次优的，但是，你有没有考虑过这样的熊猫行为？p>

dict1, dict2 = {'x': 1, 'y': 0, 'h': [1,2]}, {'x': -1, 'y':2, 'h':[3,3]}
df = pd.DataFrame(columns = dict1.keys(),data = [dict1,dict2])

你得到

 |-------|-------|-------|
 |   x   |   y   |   h   |
 |-------|-------|-------|
 |   1   |   0   | [1,2] |
 |-------|-------|-------|
 |   -1  |   2   | [3,3] |
 |-------|-------|-------|

---

也许这是次优的，但是你有没有考虑过像这样的熊猫？p>

dict1, dict2 = {'x': 1, 'y': 0, 'h': [1,2]}, {'x': -1, 'y':2, 'h':[3,3]}
df = pd.DataFrame(columns = dict1.keys(),data = [dict1,dict2])

你得到

 |-------|-------|-------|
 |   x   |   y   |   h   |
 |-------|-------|-------|
 |   1   |   0   | [1,2] |
 |-------|-------|-------|
 |   -1  |   2   | [3,3] |
 |-------|-------|-------|

---

我尝试过这个，但它似乎不起作用，导致了一个值错误。使用numpy和scipy.io是否没有好的方法来实现这一点？当您尝试生成数据帧或其他地方时，会出现值错误？它出现在这一行：

pd.dataframe（keys，paints）

，其中

keys=paints[1]。keys（）

和

paints

是绘画列表（字典）：

raise ValueError（f“传递值的形状为{传递}，索引暗示{隐含}”）值错误：传递值的形状为（10,1），索引暗示（5,1）

dataframe调用中的第一个位置参数是数据，因此我将以kwargs的形式显式传递它们，即columns=keys，data=Paintings现在没有出现错误，但我得到的结果是：。当您单击结构时，那里没有数据。我尝试了这一方法，但它似乎无法产生值错误。是否有好的方法来解决此问题使用numpy和scipy.io执行此操作？当您尝试生成数据帧或其他位置时出现值错误？它出现在这一行：

pd.dataframe（keys，paints）

with

keys=paints[1]。keys（）

和

paints

作为绘画列表（字典）：

raisevalueerror（f“传递值的形状为{passed}，index implied{implied}”）ValueError：传递值的形状是（10，1），index implied（5，1）

dataframe调用中的第一个位置参数是数据，因此我会显式地将它们作为kwargs传递，即columns=keys，data=paintings现在没有出现错误，但结果是：。单击结构时，那里没有数据。