在 Matlab 中转置的 Python 创建的 HDF5 数据集

Question

我有一些在 Python 和 Matlab 之间共享的数据。我过去是通过将 NumPy 数组保存在 MATLAB 样式的 .mat 文件中来实现的，但我想切换到 HDF5 数据集。但是，我注意到一个有趣的特征: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，它最终被转置。有什么我想念的吗？

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

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:数据在二进制文件中按 C 顺序排列，而 Matlab 数组按 Fortran 顺序排列，因此它们应该将数据报告为转置而不是重新排序。)

如果您使用 HDF5 工具检查由 Python 创建的文件，尺寸应该是:

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