Question

出于某种原因，当我重新读取它时，MATLAB中的hdf5write方法会自动将我的行向量转换为列向量：

>> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',rand(1,10));
>> size(hdf5read('/tmp/data.h5','/data'))

ans =

    10     1

但是，对于第三维中的行向量，它可以很好地回复：

>> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',rand(1,1,10));
>> size(hdf5read('/tmp/data.h5','/data'))

ans =

     1     1    10

如何让hdf5write为行向量做正确的事情？它们应该以1 x 10而不是10 x 1的形式返回。

编辑问题稍微复杂一点，因为我使用基于c的mex来实际读取数据，而不是hdf5read。此外，问题真的在hdf5write中，这在hdf5文件本身中可见：

>> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',randn(1,10));
>> ! h5ls /tmp/data.h5

data                     Dataset {10}

即，数据在hdf5文件中保存为1维数组。为了比较，我尝试使用实际的二维矩阵（以显示它的样子），一维列向量，沿第三维的一维向量，以及对于踢，尝试{{在V71Dimensions和hdf5read：

的帮助中的1}}技巧

hdf5write

所以，问题似乎确实存在于>> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',randn(10,1)); %1-d col vector >> ! h5ls /tmp/data.h5 data Dataset {10} >> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',randn(1,1,10)); %1-d vector along 3rd dim; annoying >> ! h5ls /tmp/data.h5 data Dataset {10, 1, 1} >> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',randn(2,5)); %2-d matrix. notice the reversal in dim order >> ! h5ls /tmp/data.h5 data Dataset {5, 2} >> hdf5write('/tmp/data.h5','/data',randn(1,10),'V71Dimensions',true); %1-d row; option does not help >> ! h5ls /tmp/data.h5 data Dataset {10}中。 hdf5write标志没有帮助：生成的hdf5文件仍然是数据集{10}而不是数据集{10,1}。

Answer 1

阅读是一个问题。来自help

[...] = hdf5read（...，'V71Dimensions'， BOOL）指定是否更改大多数数据集都是从中读取的文件。如果BOOL为true，则为hdf5read 置换前两个维度数据集，就像之前一样发布（MATLAB 7.1 [R14SP3]和更早）。此行为是有意的考虑到如何区别 HDF5和MATLAB表达阵列尺寸。 HDF5描述了数据集行主要维度; MATLAB 以列主要顺序存储数据。但是，要排列这些尺寸可能无法正确反映意图的数据可能会失效元数据。当BOOL为假时（默认），数据维度正确反映数据排序为它写在文件中 - 每个输出变量中的维度匹配相同的维度文件。

因此：

hdf5write('/tmp/data.h5','/data',rand(1,10));
size(hdf5read('/tmp/data.h5','/data','V71Dimensions',true))
ans =
     1    10

Answer 2

我很担心你必须使用Matlab的低级HDF5 API。

在Matlab中，可以使用低级API，例如H5.open(...)，H5D.write(...)等。这些名称与C库的名称完全一致（参见HDF5 doc）。但是他们所采用的论点略有不同，但matlab help函数会告诉你需要知道的一切......

好消息是，API的Matlab版本仍然比C版本更简洁。例如，您不必手动关闭数据类型，数据空间等，因为当变量超出范围时，Matlab会为您关闭它们。

如何在MATLAB中将行向量保存到HDF？

2 个答案: