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これが私が得るエラーの最小限の例です。ドキュメントを正しく理解していれば、これは機能しているはずですが、そうではなかったようです。

a={}
a['test1']=1
a['test2']=2
a['test3']=3
import scipy.io as io
io.savemat('temp',{'a':a})
b = io.loadmat('temp')
b['a'].keys()

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'keys'
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scipy.io.savematあなたは、標準の辞書を保存できるようにすることを目的とした仮定の下で操作しているようです。そうではないと思います。辞書引数は、Matlabファイルに書き出されるnumpy配列の名前を保持します。だからあなたはこのようなことをすることができます

import scipy.io as io
import numpy as np

y1=np.array([1,2,3,4])
y2=np.array([10,20,30,40])
y3=np.array([100,200,300,400])

a={}
a['test1']=y1
a['test2']=y2
a['test3']=y3
io.savemat('temp',a)
b = io.loadmat('temp')

print b['test1']
print b['test2']
print b['test3']

これは次のようになります。

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]]
[[10]
 [20]
 [30]
 [40]]
[[100]
 [200]
 [300]
 [400]]
于 2012-02-10T18:44:00.307 に答える
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loadmatがdictではなくrecarrayを返すようです。scipy0.9.0で確認しました。に相当しb['a'].keys()ますb['a'].dtype.names。

例：

In [12]: b['a'].shape
Out[13]: (1, 1)

In [14]: b['a'].dtype.names
Out[16]: ('test1', 'test3', 'test2')

In [17]: b['a']['test1']
Out[17]: array([[[[1]]]], dtype=object)
于 2012-02-10T18:38:02.617 に答える