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我基本上想做的是从一些 MATLAB 代码转换为 Python：

MATLAB 代码：

    for time = 100:model_times
        for i = 1:5
            indat = fread(fid,[48,40],'real*4');
            vort(:,:,i,time) = indat';
        end
    end

fid 保存正在使用的文件路径（一个 DAT 文件）。vort 预先分配为：vort = zeros(40,48,5,model_times)。model_times 是一个固定整数（例如 100）。

似乎正在发生的事情是 .dat 文件数据作为 48x40 矩阵被读入，然后以固定的 i 和时间（循环计数器）插入到预分配的数组 vort 中。

我在 Python 中尝试过这个：

    for time in range(model_times):
        for i in range(5):
            vort[:,:,i,time] = np.fromfile(fid,np.float64)

我收到一条错误消息，提示“ValueError：操作数无法与形状 (40,48) (6048000) 一起广播”。错误发生在上面 Python 代码的最后一行。我还尝试将 .reshape((40,48,5,model_times)) 添加到出现错误的行，但收到​​另一个错误，显示“ValueError：新数组的总大小必须保持不变”。

所以我的问题是，可以处理多维数组的与 MATLAB 的“fread”等价的 Python 是什么？

在从 1 到 10 的范围内，1 是初学者，10 是经验丰富的老手，我大约是 4。

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2 回答 2

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这也应该有效。没有理由你不能在一次阅读中完成所有事情：

vort = np.fromfile(fid, np.float64).reshape((model_times,5,48,40)).transpose()

您必须小心地将一维数组重塑为文件中数组索引的本机顺序 (model_times,5,48,40)，然后使用转置将索引重新排序为您想要的 (40,48,5 ,model_times)。如果您尝试直接重塑为后者，您将在错误的位置获取数据。

于 2013-04-01T22:40:40.240 回答
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我假设您在每次迭代时从二进制文件中读取 48*40 个元素，每个元素的大小为 8 个字节。您的代码正在破坏，因为np.fromfile默认情况下会读取每个元素。要解决此问题，请尝试

vort = np.zeros( (48,40,5,model_times) )
for time in xrange(model_times):
  for i in xrange(5):
    dat = np.fromfile(fid, dtype=np.float64,count = 48*40)
    vort(:,:,i,time) = dat.reshape((48,40))
于 2013-04-01T21:53:54.067 回答