使用h5py读取Mat文件时，如何保留Matlab原矩阵维度？

Matlab中名为u的矩阵尺寸为(155,142,5000)，但使用h5py加载后，矩阵被转为一维形式，size值为总元素数110050000，无法保留原维度。

原代码： #

import numpy as np
import h5py

Data_Main = h5py.File('mesh_07ms_velocity.mat','r')
print(Data_Main.keys())

u = Data_Main.get('u')
u = np.array(u) 
print(u.size)

代码输出： #

<KeysViewHDF5 ['u', 'w', 'x', 'z']>

110050000

解决方案 #

原因

Matlab采用列优先存储多维数组，而h5py按HDF5文件的原始存储顺序读取，直接转为numpy数组时会因为存储顺序差异导致维度错乱，甚至被展平。

方法1：转置数组恢复维度

读取后直接转置即可匹配Matlab的维度：

import numpy as np
import h5py

Data_Main = h5py.File('mesh_07ms_velocity.mat','r')
u = Data_Main['u'][:].T  # 先切片获取完整数组，再转置
print(u.shape)  # 输出 (155,142,5000)

方法2：用scipy.io.loadmat自动处理

scipy.io.loadmat会自动处理Matlab和Python的存储顺序差异，无需手动调整：

from scipy.io import loadmat

data = loadmat('mesh_07ms_velocity.mat')
u = data['u']
print(u.shape)  # 直接得到 (155,142,5000)

方法3：手动检查并调整维度

如果转置后维度仍不符合预期，先查看h5py读取的原始形状：

print(Data_Main['u'].shape)

根据输出的原始形状，通过transpose()指定维度顺序，比如原始形状是(5000,142,155)，则：

u = Data_Main['u'][:].transpose(2,1,0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ROOZBEH EHSANI