python 中复杂的类似 matlab 的数据结构 (numpy/scipy)

我目前在 Matlab 中的数据结构如下

item{i}.attribute1(2,j)

其中 item 是 i = 1 .. n 中的一个单元格，每个单元格包含多个属性的数据结构，每个属性的大小为 2,j 的矩阵，其中 j = 1 .. m。属性的数量不固定。

我必须将此数据结构转换为 python，但我对 numpy 和 python 列表很陌生。使用 numpy/scipy 在 python 中构造这些数据的最佳方法是什么？

Thanks.

我经常看到以下转换方法：

matlab 数组 -> python numpy 数组

matlab 元胞数组 -> python 列表

matlab结构-> python dict

因此，在您的情况下，这将对应于包含字典的 python 列表，字典本身包含 numpy 数组作为条目

item[i]['attribute1'][2,j]

Note

不要忘记 python 中的 0 索引！

[Update]

附加：使用类

除了上面给出的简单转换之外，您还可以定义一个虚拟类，例如

class structtype():
    pass

这允许以下类型的使用：

>> s1 = structtype()
>> print s1.a
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-7734865fddd4> in <module>()
----> 1 print s1.a
AttributeError: structtype instance has no attribute 'a'
>> s1.a=10
>> print s1.a
10

在这种情况下，你的例子变成了，例如

>> item = [ structtype() for i in range(10)]
>> item[9].a = numpy.array([1,2,3])
>> item[9].a[1]
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