pythoncreatedhdf5数据集在Matlab中的转换

Question

我有一些数据在Python和Matlab之间共享。我以前是通过在MATLAB样式的.mat文件中保存NumPy数组来实现的，但是我想切换到HDF5数据集。然而，我注意到了一个有趣的特性：当我将一个NumPy数组保存在HDF5文件中（使用h5py），然后在Matlab中读取它（使用h5read），它最终会被转置。我有什么遗漏吗？在

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：

^{pr2}$

Answer 1

这是Matlab的HDF5读取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，所以它们应该将数据报告为转置，而不是重新排序。）

如果使用HDF5工具检查Python创建的文件，则尺寸应为：

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

Answer 2

当从MatLab读取数据时，需要对读取的数据的维数进行排列以检索数据布局。为此，使用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]);

当处理二维数据时，只能转置来自h5read的结果

^{pr2}$

Answer 3

请参阅包含以下语句的Matlab HDF5 documentation：

Because HDF5 stores data in row-major order and the MATLAB array is organized in column-major order, you should reverse the ordering of the dimension extents ...

即使在今天，在Mathworks将其代码翻译成C（等）很久之后，该产品的Fortran起源时不时地露出水面。在