使用h5py在Python加载MATLAB数据时维度反转问题及解决

问题场景 #

用以下Python代码加载MATLAB文件：

import h5py
import numpy as np
filepath = 'file.mat'
arrays = {}
f = h5py.File(filepath)
for k, v in f.items():
    arrays[k] = np.array(v)

a = arrays['data']
print(a.shape)

MATLAB中该数据的尺寸为：

>> size(dataset)

ans =

    64    50    21     2

但Python中输出的尺寸为：

>>> a.shape
(2, 21, 50, 64)

维度反转的原因 #

MATLAB采用**列优先（Fortran顺序）存储数组，而NumPy默认使用行优先（C顺序）**存储。h5py读取MATLAB的HDF5文件时，会直接按照原始存储的维度顺序加载，导致Python中看到的维度和MATLAB里的完全反转。

解决办法 #

有两种简单的处理方式：

• 直接转置数组
  利用NumPy的转置操作T，直接反转维度顺序：

  a = arrays['data'].T
  print(a.shape)  # 输出 (64, 50, 21, 2)，和MATLAB一致
  

• 读取时指定转置
  在读取数组的同时完成转置，避免后续额外操作：

  for k, v in f.items():
      arrays[k] = np.array(v).transpose()
  

  这样arrays['data'].shape会直接和MATLAB中的尺寸匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Demiurg