如何在Python中以Python语法读取保存的Matlab三维矩阵（Dicom矩阵）？

我在Matlab中保存了一个坐标为（row=288，col=288，slice（z）=266）的3D矩阵。
现在我想用Python加载它。不幸的是，在加载之后，它在Python中是（row=288，col=266，slice（z）=288）。
考虑到这一点，Matlab语法表示大小：（第3维的行、列、切片）Python语法表示大小：（第3维的切片、行、列）

例如，在下面的代码中，当我想将变量A作为数组时，它是（行=288，列=266，切片（z）=288）：

从数学导入sqrt
从浏览导入数据
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口cv2
导入pydicom
将scipy.io作为sio导入
导入操作系统
将numpy作为np导入
对于中的根目录、目录和文件
os.walk（'G:\PCodes\Other_code'）：
matfiles=[[uu表示文件中的uu，如果u.endswith（'.mat'）]
对于matfiles中的matfile:#matfile:'Final_Volume.mat'
Patient_All_Info=sio.loadmat（os.path.join（root，matfile））#Patient_All_Info:{dict}
患者所有信息项（）
A=患者所有信息[“最终体积”]#A:{ndarray}：（288266288）-它不是（行=288，列=288，切片（z）=266）坐标。
形状（A）#S:（288288266）？
dcm_image=pydicom.read_文件（'A'））
image=dcm\u image.pixel\u数组
plt.imshow（图像，cmap='gray'）
plt.show（）

如何在Python中加载Matlab保存的3D矩阵（Dicom矩阵）？

在倍频程会话中：

>> x = reshape(1:24,4,3,2);
>> save -v7 'test.mat' x

对于Python，

loadmat

保留形状和

F

顺序：

In [200]: data = loadmat('test.mat')
In [208]: data['x'].shape
Out[208]: (4, 3, 2)
In [209]: data['x'].ravel(order='F')
Out[209]: 
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10., 11., 12., 13.,
       14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.])

转置将产生一个（2,3,4）数组

transpose

可以采用顺序参数，例如

data['x']。transpose（2,0,1）

---

（我不熟悉

dicom

，但希望这能说明

loadmat

如何处理来自MATLAB的3d数组。）

MATLAB是F阶，最外层的最后一个维度。

loadmat

返回的内容可能需要某种转置（轴交换）。我必须用八度音阶的小例子来演示。

In [200]: data = loadmat('test.mat')
In [208]: data['x'].shape
Out[208]: (4, 3, 2)
In [209]: data['x'].ravel(order='F')
Out[209]: 
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10., 11., 12., 13.,
       14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.])

In [210]: data['x'].T
Out[210]: 
array([[[ 1.,  2.,  3.,  4.],
        [ 5.,  6.,  7.,  8.],
        [ 9., 10., 11., 12.]],

       [[13., 14., 15., 16.],
        [17., 18., 19., 20.],
        [21., 22., 23., 24.]]])