为什么python里数据大小显示（256,256,256），保存成dat格式数据后，导入matlab后，却是4维的

Python中的(256,256,256)表示的是一个三维数组，而在MATLAB中，数组是按照列序优先的方式存储的，因此，在导入MATLAB中后，这个三维数组被表示成了一个4维数组，其大小为(256,256,256,1)。第四个维度大小为1，是因为MATLAB中的数组默认是二维的，因此需要添加一个维度来表示这是一个三维数组。

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为什么python里数据大小显示（256,256,256），保存成dat格式数据后，导入matlab后，却是（256,256,256,2）

在Python中，数据大小显示为(256,256,256)，这是一个三维数组，而在将其保存为dat格式并导入到MATLAB中后，由于在Python中默认使用的数据类型是float32，而在MATLAB中默认使用的是double类型，因此在导入时会自动将数据类型转换为double类型。由于double类型占用的空间是float32类型的两倍，因此在导入到MATLAB中后，数组的大小变为了(256,256,256,2)，其中最后一个维度大小为2，表示数据类型为double，占用了两倍的空间。如果想要在MATLAB中保持数组大小不变，可以在Python中将数据类型设置为double类型，即使用np.float64类型来保存数据。

python怎么把一维数组波形数据归一化保存为256*256的bmp格式的单色位图

可以使用Python中的Pillow库来完成这个任务。

首先，需要将一维数组转换为256x256的二维数组，其中每个元素的值为0-255之间的整数。可以使用numpy库的reshape()函数和normalize()函数来实现归一化。

然后，使用Pillow库的Image模块创建一个256x256的单色位图，并将二维数组中的值作为像素值填充到位图中，最后保存为bmp格式的文件。

以下是一个示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 将一维数组转换为256x256的二维数组，归一化到0-255之间
data = np.random.rand(256*256)
data = np.reshape(data, (256, 256))
data = (data * 255).astype(np.uint8)

# 创建位图对象，并将二维数组中的值作为像素值填充到位图中
img = Image.new('L', (256, 256))
img.putdata(data.flatten())

# 保存为bmp格式的文件
img.save('waveform.bmp')