如何在 MATLAB 中将行向量保存为 HDF？

Question

由于某种原因，当我重新读取行向量时，MATLAB 中的 hdf5write 方法会自动将它们转换为列向量：

>> 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，它会很好地返回：

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

ans =

     1     1    10

如何我可以让 hdf5write 为行向量做正确的事情吗？它们应该以 1 x 10 的形式返回，而不是 10 x 1。

编辑问题稍微复杂一些，因为我稍后使用基于 c 的 mex 来实际读取数据，而不是 hdf5read。此外，问题实际上是在 hdf5write 中，这在 hdf5 文件本身中是可见的：

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

data                     Dataset {10}

也就是说，数据在 hdf5 文件中保存为一维数组。为了进行比较，我尝试使用实际的二维矩阵（以显示它的外观）、一维列向量、沿第三维的一维向量进行相同的操作，并且，如果想尝试一下，请尝试 V71Dimensions 技巧，位于 hdf5read 和 hdf5write 的帮助中：

>> 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}

因此，问题似乎确实出在 hdf5write 中。 'V71Dimensions' 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

这是阅读的问题。来自帮助

[...] = hdf5read(..., 'V71Dimensions',
BOOL) 指定是否改变
大多数数据集读取自
文件。如果 BOOL 为 true，则 hdf5read
排列前两个维度
数据集，就像之前一样
版本（MATLAB 7.1 [R14SP3] 和
较早）。这种行为是有意为之
来解释方式上的差异
HDF5 和 MATLAB 表达数组
方面。 HDF5描述数据集
维度按行优先顺序排列； MATLAB
按列优先顺序存储数据。
然而，排列这些维度
可能无法正确反映意图
数据并可能无效
元数据。当 BOOL 为假时（
默认），数据维度
正确反映数据排序为
它被写在文件中——每个
输出变量的维度
匹配相同的尺寸
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

我担心您将不得不使用 Matlab 的低级 HDF5 API。

在 Matlab 中，可以使用例如 H5.open(...)、H5D.write(...) 等来使用低级 API。这些名称与 C 库的名称完全对应（请参阅 HDF5 文档 ）。不过，它们采用的参数略有不同，但 matlab help 函数会告诉您需要了解的一切...

好消息是，Matlab 版本的 API 仍然不那么冗长比C版本。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。