python中，scipy.io函数

`scipy.io.loadmat` 是 Scipy 库中的一个功能，用于从 MATLAB 的.mat文件中加载数据到 Python。这个函数主要用于读取 MATLAB 中保存的数据，特别是那些以记录数组（record array）形式存储的复杂结构，如嵌套字典[^1]。

当你调用 `loadmat` 函数时，它会尝试解析.mat文件的内容并返回一个字典，其中的元素通常是 Numpy 数组或记录。如果文件中存在嵌套的字典结构，`struct_as_record=False` 参数设置会使得这些结构作为普通的 Python 字典而不是 Numpy 记录来加载。这意味着你需要递归地遍历这个字典，以便访问和操作嵌套的子字典中的数据。

下面是一个简单的示例：

from scipy.io import loadmat

# 假设filename是.mat文件路径
data = loadmat(filename)

# 遍历字典，可能需要递归处理嵌套字典
for key, value in data.items():
    if isinstance(value, dict):  # 判断是否为字典
        for nested_key, nested_value in value.items():  # 进一步处理嵌套字典
            # 对于每个嵌套字典项，执行相应操作
            process_nested(nested_key, nested_value)
    else:
        # 处理非字典项
        process_leaf(key, value)

这里假设 `process_nested` 和 `process_leaf` 是针对不同类型的值（如字典和数组）的具体处理函数。