从Python解析用MATLAB编写的二进制文件，反之亦然
我在python中的struct.unpack遇到了很大的麻烦。我有一个预置格式的二进制文件，可以用MATLAB编写，也可以用Python编写。
我可以用Python将二进制数据写到文件中，并且没有任何问题地将数据读取回来。我也可以将相同的数据从MATLAB写入二进制文件，并在MATLAB中读取它，没有问题。
当我用MATLAB编写数据并尝试用Python读取数据时，或者当我用Python编写数据并试图用MATLAB读取数据时，我的问题就来了。
为了简单起见，假设我正在将两个整数写入一个二进制文件(大端文件)。每个整数是4个字节。第一个整数是不大于4个字节的有效整数，第二个整数必须等于1、2或3。
首先，下面是我如何用MATLAB编写数据：
fid=fopen('hello_matlab.test','wb');
first_data=4+4;
second_data=1;
fwrite(fid,first_data,'int');
fwrite(fid,second_data,'int');
fclose(fid);这是我在MATLAB里读到的：
fid=fopen('hello_matlab.test','rb');
first_data=fread(fid,1,'int');
second_data=fread(fid,1,'int');
fprintf('first data: %d\n', first_data);
fprintf('second data: %d\n', second_data);
fclose(fid);
>> first data: 8
>> second data: 1下面是我如何用Python编写数据：
fid=open('hello_python.test','wb')
first_data=4+4
second_data=1
fid.write(struct.pack('>i',first_data))
fid.write(struct.pack('>i',second_data))
fid.close()下面是我在python中读取数据的方式。还请注意，注释掉的部分起作用了(当读取用Python编写的文件时)。我一开始以为计算struct.calcsize('>i')的方式有些奇怪，所以我删除了它，而是添加了一个硬编码常量INTEGER_SIZE，以表示我知道MATLAB在编码它时使用的字节数：
INTEGER_SIZE=4
fid=open('hello_python.test','rb')
### FIRST WAY I ORIGINALLY READ THE DATA ###
# This works, but I figured I would try hard coding the size
# so the uncommented version is what I am currently using.
#
# first_data=struct.unpack('>i',fid.read(struct.calcsize('>i')))[0]
# second_data=struct.unpack('>i',fid.read(struct.calcsize('>i')))[0]
### HOW I READ DATA CURRENTLY ###
first_data=struct.unpack('>i',fid.read(INTEGER_SIZE))[0]
second_data=struct.unpack('>i',fid.read(INTEGER_SIZE))[0]
print "first data: '%d'" % first_data
print "second data: '%d'" % second_data
fid.close()
>> first data: 8
>> second data: 1现在，假设我想在MATLAB中阅读hello_python.test。使用我当前的MATLAB代码，下面是新的输出：
>> first data: 419430400
>> second data: 16777216这很奇怪，所以我做了相反的事情。我看了看当我读hello_matlab.test时发生了什么。对于我当前的Python代码，下面是新的输出：
>> first data: 419430400
>> second data: 16777216所以，有些奇怪的事情正在发生，但我不知道它是什么。还请注意，虽然这是一个较大项目的一部分，但我确实将代码的这些部分提取到一个新项目中，并使用这些结果测试了上面的示例。我真的很困惑如何使这个文件可移植:(任何帮助都将不胜感激。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2016-08-21 07:07:17
问题在于痴呆症，一个数字中位的顺序。您必须在x86或x86-64计算机上(因为这些计算机是MATLAB唯一支持的)，而这些计算机是小endian。然而，python >i告诉它使用大端字节顺序。所以你用的是相反的字节顺序，这使得这两种语言读出来的数字完全不同。
如果您只计划在x86或x86-64计算机上使用Python代码，或者只关心在同一台计算机上在MATLAB和Python之间发送数据，那么您可以完全取消字节顺序标记，使用本机字节顺序(所以是i而不是>i)。如果您可能正在powerpc系统上的python上运行，您可能需要手动-指定小-endianess (<i)。
在这个例子中，这似乎是唯一的问题。我想指出的是，如果您尝试一次读写数组/数据矩阵，那么numpy.fromfile将更快、更容易。
Stack Overflow用户
发布于 2016-08-21 01:28:52
你可能会在熊猫hdf5商店里闲逛：
在Python中：
在418中: df_for_r = pd.DataFrame({"first"：np.random.rand(100)，.："second"：np.random.rand(100)，.："class"：np.random.randint(0，2，(100，)})，.：index=range(100)) .在419: df_for_r.head() Out419:第二级0 0.417022 0.326645 1 0 0.720324 0.527058 2 0.000114 0.885942 3 0.302333 0.357270 4 0.146756 0.908535 In 420: store_export = HDFStore('export.h5 ))在421: store_export.append('df_for_r'，( df_for_r)在422: store_export Out422：文件路径: export.h5 /df_for_r frame_table (类型->附录，nrows>100，ncols->3，索引器->索引)
在matlab中：
data = h5read('export.h5','/df_for_r');但我不确定它是否有效，完全用浏览器写的.
https://stackoverflow.com/questions/39062570
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