H5py将MATLAB Cell对象转化为NumPy矩阵的方法 (Transform MATLAB Cell Object into NumPy matrix by utilizing h5py)

matlab之矩阵转cell 矩阵转cell可以用mat2cell函数. C = mat2cell(A,[2 2],[3 2]) 意为把A变成 [2X3],[2X2] [2X3],[2X2] 形式的四个cell C = mat2cell(A,[1,1,1]) 意为把A变成 [1Xn] [1Xn] [1Xn] 三个cell. 其中n为A的列数. 详细请看文档. 阅读详情

Python 之 h5py 读取 matlab 中 .mat 文件 cell 方法浅析_python 读取mat中的cell-优快云博客

这篇文章介绍了 1*10 Cell的情况,我提供T*1的情况

我的数据 2588*1,每个Cell是26*26 double:

需要转化为2588*26*26 numpy.ndarray实例

import os
import h5py
import numpy as np

def read_p_same(dir_name: str)
    if os.path.exists(dir_name) == False:
        raise FileNotFoundError

    with h5py.File(dir_name, 'r') as f:
        cell_registered_struct = f['cell_registered_struct']

        for element in cell_registered_struct['p_same_registered_pairs']:
            # !!! The length of element is 2588, 
            # (It only iterates for 1 time, thereby 
            # it's not a real for loop albeit a similar 
            # 'form')
            p_same_single = []
            for i in range(len(element)):
                p_same_single.append(f[element[i]][:])
            p_same = np.stack(p_same_single, axis=0)
            # Now p_same is a numpy.ndarray with a shape of (2588, 26, 26).
    return p_same

# A more concise version
def read_p_same(dir_name: str)
    if os.path.exists(dir_name) == False:
        raise FileNotFoundError

    with h5py.File(dir_name, 'r') as f:
        cell_registered_struct = f['cell_registered_struct']

        for element in cell_registered_struct['p_same_registered_pairs']:
            # !!! The length of element is 2588, 
            # (It only iterates for 1 time, thereby 
            # it's not a real for loop albeit a similar 
            # 'form')
            p_same_single = [f[element[i]][:] for i in range(len(element))]
            p_same = np.stack(p_same_single, axis=0)
            # Now p_same is a numpy.ndarray with a shape of (2588, 26, 26).
    return p_same

SE80 Repository Information System 在 SAP CRM WebClient UI 组件分析中的实战指南 在 SAP CRM WebClient UI 开发过程中,如何快速定位组件、视图、上下文节点以及各类运行时对象,一直是调试效率的关键。(后文简称RIS)正是隐藏在SE80里的瑞士军刀,帮助开发者按照组件集、数据元素、上下文节点属性等多维条件进行交叉检索。官方博客将它描述为本文结合多年项目经验,系统梳理RIS的功能脉络与实战技巧,同时引入真实案例,示范如何借助它在几分钟内完成以往动辄数小时的排查任务。 阅读详情

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大宋黄药师
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