Đọc tệp .mat bằng Python. Nhưng hình dạng của dữ liệu đã thay đổi

Question

% save .mat file in the matlab  
train_set_x=1:50*1*51*61*23; 
train_set_x=reshape(train_set_x,[50,1,51,61,23]); 
save(['pythonTest.mat'],'train_set_x','-v7.3'); 

Dữ liệu thu được trong matlab có kích thước là (50,1,51,61,23).

Tôi tải tệp .mat bằng Python với hướng dẫn của số link này.

Mã này là như sau:

import numpy as np, h5py 
f = h5py.File('pythonTest.mat', 'r') 
train_set_x = f.get('train_set_x') 
train_set_x = np.array(train_set_x) 

Kết quả của train_set_x.shape là (23L, 61L, 51L, 1L, 50L). Dự kiến ​​là (50L, 1L, 51L, 61L, 23L). Vì vậy, tôi đã thay đổi hình dạng bằng cách

train_set_x=np.transpose(train_set_x, (4,3,2,1,0)) 

Tôi tò mò về sự thay đổi về hình dạng dữ liệu giữa Python và MATLAB. Có một số lỗi trong mã của tôi không?

Answer 1

Bạn không có bất kỳ lỗi nào trong mã. Có một sự khác biệt cơ bản giữa Matlab và python theo cách chúng xử lý các mảng đa chiều.
Cả Matalb và python đều lưu trữ tất cả các phần tử của mảng đa mờ làm khối liên tiếp duy nhất trong bộ nhớ. Sự khác biệt là thứ tự của các yếu tố:
Matlab, (như Fortran) lưu trữ các yếu tố trong một thời trang cột đầu tiên, đó là lưu trữ các yếu tố theo kích thước của mảng, cho 2D:

[1 3; 
    2 4] 

Ngược lại, Python, lưu trữ các yếu tố trong một thời trang hàng đầu tiên, đó là bắt đầu từ chiều cuối của mảng:

[1 2; 
3 4]; 

Vì vậy, một khối trong bộ nhớ với kích thước[m,n,k] trong Matlab được python nhìn thấy dưới dạng mảng hình dạng[k,n,m].

Để biết thêm thông tin, hãy xem this wiki page.

BTW, thay vì transposing train_set_x, bạn có thể thử thiết lập trật tự của mình để "Fortran" trật tự (col-lớn như trong Matlab):

train_set_x = np.array(train_set_x, order='F')