Julia 使用HDF5以numpy轴顺序读取HDF5数据

我有一个HDF5文件，其中包含用Python/numpy保存的数组。当我使用HDF5.jl将它们读入Julia时，轴的显示顺序与Python中的显示顺序相反。为了减少在Python和Julia代码库之间移动所涉及的心理练习，我在将数据读入Julia时颠倒了轴顺序。为此，我编写了自己的函数：

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

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

这并不理想，因为（1）我总是必须导入反向EDIM才能使用它；（2） 我必须记住对我读到的每个

数组执行此操作。我想知道是否有可能：


指示HDF5.jl通过关键字参数或某种全局配置参数以numpy样式的轴顺序读入阵列
使用内置单参数函数反转轴
在我看来，它与您所寻找的一样，但它确实执行阵列复制。如果你可以用python重写hdf5文件，声明返回以列主格式存储的数据，虽然似乎表明数据没有改变，但步幅就是，所以我不知道hdf5文件输出是否会有任何不同

编辑：对不起，我刚才看到您已经在您的函数中使用了
置换ims
。我在Julia方面找不到任何其他东西，但我仍然会尝试
numpy.asfortranarray
，看看这是否有帮助。
最好的方法是创建一个H5py.jl包，该包基于MAT.jl（它读取和写入由Matlab创建的.MAT文件）。另请参见。
或者，您可以扭转阵列的步幅，这与您提到的缺点相同（必须记住每次都要这样做，等等），但它确实避免了内存复制。谢谢——我当前的解决方案没有实现您在评论中提出的吗？我认为
置换ims
（没有
的版本）！
）不会复制数组。改变步幅不是意味着改变维度吗？也许我是糊涂了。@Seanmacksey你是对的，我回答的时候很匆忙，应该注意到常规的
置换ims
功能。我看着线程，发现避免排列IMS调用的一种方法是重新排列步幅和维度。这对非复制置换IMS是否有任何好处值得怀疑。这正是具有不同内部数组结构的语言的本质，您必须在一侧或另一侧进行转换。您是否能够尝试
numpy.asfortranarray
？不幸的是，我无法做到这一点，因为我有使用相同Python代码库的协作者，他们可能不喜欢我切换输出的轴顺序。。。很高兴知道numpy有这个选项。@Seanmacksey，您可以随时请求HDF5.jl的开发人员添加一个参数来切换轴顺序。否则，我就没有建议了。很抱歉