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使用Julia HDF5按numpy轴顺序读取HDF5数据

juliahdf5
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我有一个包含由Python/numpy保存的数组的HDF5文件。当我使用HDF5.jl将它们读入Julia时，轴的顺序与它们在Python中出现的顺序相反。为了减少在Python和Julia代码库之间移动时所需的思维运动量，我在将数据读入Julia时反转轴的顺序。我编写了自己的函数来完成这个过程：

function reversedims(ary::Array)
  permutedims(ary, [ ndims(ary):-1:1 ])
end

data = HDF5.read(someh5file, somekey) |> reversedims

这不是理想的解决方法，因为（1）我必须每次导入 reversedims 才能使用它；（2）我必须记住为每个读取的 Array 进行此操作。我想知道是否有可能通过关键字参数或某种全局配置参数来指示 HDF5.jl 以 NumPy 风格的轴顺序读取数组，或者使用内置的单参数函数来反转轴。

  • 指示 HDF5.jl 使用 NumPy 风格的轴顺序读取数组，可以通过关键字参数或某种全局配置参数来实现
  • 也可以使用内置的单参数函数来反转轴
2个回答
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在我看来，permutedims! 可以实现你想要的功能，但它确实会进行数组复制。如果你可以用 Python 重写 hdf5 文件，numpy.asfortranarray 声称可以返回以列为主的格式存储的数据，尽管 numpy internals docs 表明数据似乎没有被改变，只是步幅被改变了，所以我不知道 hdf5 文件输出是否会有任何不同。

编辑：抱歉，我刚刚看到你已经在你的函数中使用了 permutedims。我在 Julia 方面找不到其他信息，但我仍然建议尝试一下 numpy.asfortranarray，看看是否有帮助。

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谢谢 - 不过我的当前解决方案是否实现了您在评论中提出的建议？我认为permutedims（没有！版本）不会进行数组复制。而改变步幅就是交换维度的意思，也许我混淆了。 - Sean Mackesey
@SeanMackesey，你说得对，我回答时匆忙了，应该注意到常规的permutedims函数。我看了这个线程，发现避免使用permutedims的方法是重新排列步幅和维度。这是否对非复制的permutedims有任何好处还有待商榷。这就是具有不同内部数组结构的语言的本质，你必须在一侧或另一侧进行转换。你试过numpy.asfortranarray吗？ - user3288829
很遗憾，我不能这样做，因为我有合作者使用相同的Python代码库，他们可能不欣赏我更改输出的轴顺序... 不过，知道numpy有这个选项确实是好事。 - Sean Mackesey
@SeanMackesey，你可以向HDF5.jl的开发人员请求添加一个切换轴顺序的参数。否则，我就没有更多建议了。抱歉。 - user3288829
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