在Matlab中转置的Python创建的HDF5数据集

我有一些我在Python和Matlab之间共享的数据。我曾经这样做过，通过将NumPy数组保存在MATLAB风格的.mat文件中，但希望切换到HDF5数据集。不过，我注意到一个有趣的特性：当我将一个NumPy数组保存在HDF5文件中（使用h5py），然后在Matlab中读取（使用h5read）时，它最终被转置。有什么我失踪？在Matlab中转置的Python创建的HDF5数据集

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

来源

2014-02-07 John Manak

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阵列是Fortran顺序的，所以他们应该报告数据为转置而不是重新排序。）

如果您检查通过Python和HDF5工具创建的文件，该尺寸应该是什么：

 
$ h5ls test.h5 
mydataset    Dataset {10, 30}

来源

2014-02-07 10:16:37

见Matlab HDF5 documentation包括以下语句：

由于HDF5将数据存储在行主顺序和MATLAB数组是按列主要顺序组织，您应该颠倒的顺序米尺寸范围...

即使在今天，很久之后Mathworks公司的翻译他们的代码，以C（等），该产品的Fortran语言的起源现在再拨开表面之上。

来源

2014-02-07 10:13:00

当读取从MATLAB数据，数据的读取尺寸需要被排列检索数据的布局。为此，使用permute函数。下面的代码给出的一般情况下与任何数目的维度

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

当一个与2D数据的工作，一个只能从h5read

data = h5read(h5Filename,h5Dataset)';

转置结果

来源

2014-11-21 09:22:48

在Matlab中转置的Python创建的HDF5数据集

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