在 Matlab 中转置 Python 创建的 HDF5 数据集答案

【问题标题】：Python-created HDF5 dataset transposed in Matlab在 Matlab 中转置 Python 创建的 HDF5 数据集
【发布时间】：2014-03-04 16:22:18
【问题描述】：

我有一些数据在 Python 和 Matlab 之间共享。我曾经通过将 NumPy 数组保存在 MATLAB 样式的 .mat 文件中来做到这一点，但我想切换到 HDF5 数据集。但是，我注意到一个有趣的功能：当我将 NumPy 数组保存在 HDF5 文件中（使用 h5py）然后在 Matlab 中读取它（使用 h5read）时，它最终会被转置。我有什么遗漏吗？

Python 代码：

import numpy as np
import h5py

mystuff = np.random.rand(10,30)

f = h5py.File('/home/user/test.h5', 'w')
f['mydataset'] = mystuff
f.close()

Matlab 代码：

mystuff = h5read('/home/user/test.h5', '/mydataset');
size(mystuff) % 30 by 10

【问题讨论】：

标签： python matlab numpy hdf5 h5py

【解决方案1】：

这是 Matlab 的 HDF5 阅读器例程中的一个怪癖。（我认为这种行为背后的原因是：二进制文件中的数据是 C 顺序的，而 Matlab 数组是 Fortran 顺序的，所以他们应该将数据报告为转置而不是重新排序。）

如果您使用 HDF5 工具检查 Python 创建的文件，尺寸应该是：

$ h5ls 测试.h5 mydataset 数据集 {10, 30}

【讨论】：

【解决方案2】：

查看Matlab HDF5 documentation，其中包含以下声明：

因为 HDF5 以行优先顺序存储数据，而 MATLAB 数组是按列主要顺序组织，您应该颠倒顺序尺寸范围...

即使在今天，在 Mathworks 将他们的代码翻译成 C（etc）很久之后，该产品的 Fortran 起源仍不时浮出水面。

【讨论】：

【解决方案3】：

从 MatLab 读取数据时，需要置换读取数据的维度以检索数据布局。为此，使用了permute 函数。下面的代码给出了任意维数的一般情况

rawdata = h5read(h5Filename,h5Dataset);
ndim = numel(size(rawdata));
data = permute(rawdata,[ndim:-1:1]);

当使用二维数据时，只能转置来自h5read的结果

data = h5read(h5Filename,h5Dataset)';

【讨论】：