将在 Matlab 中创建的 .mat 文件加载到 Python 中时，我遇到了一个奇怪的问题scipy.io.loadmat。我发现在其他帖子中提到了类似的“数组结构”，但没有人解释它们。此外，我找到了解决这种奇怪问题的方法，但我想了解Python（或）为什么以scipy.io.loadmat这种方式处理文件。
假设我在 Matlab 中创建一个单元格并保存它：
my_data = cell(dim1, dim2);
% Fill my_data with strings and floats...
save('my_data.mat','my_data')
现在我将它加载到 Python 中：
import scipy.io as sio
data = sio.loadmat('my_data.mat')['my_data']
现在data有类型numpy.ndarray和dtype object。当我查看切片时，它可能看起来像这样：
data[0]
>>> array([array(['Some descriptive string'], dtype='<U13'),
array([[3.141592]]), array([[2.71828]]), array([[4.66920]]), etc.
], dtype=object).
为什么会这样？为什么 Python/sio.loadmat 创建一个单元素数组，而不是一个浮点数组（假设我删除了包含字符串的第一列）？
如果我的问题是基本的，我很抱歉，但我真的很想了解什么似乎是不必要的并发症。
正如评论中所说：
这种行为是因为您正在保存一个单元格，一个可以包含任何内容的“数组”。你用大小为 1x1（浮点数）的矩阵填充它。
这就是python给你的。一个nparray的dtype=object具有内部的1x1阵列。
Python 正在做的正是 MATLAB 正在做的。对于此示例，您应该避免在 MATLAB 中使用单元格。
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