python中h5py开源库怎么使用-亚博电竞手机版

python中h5py开源库怎么使用

这篇文章主要介绍“python中h5py开源库怎么使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python中h5py开源库怎么使用”文章能帮助大家解决问题。

一、h6py模块介绍

h6py简单介绍

一个hdf5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，它好比python中的字典，有键(key)和值(value)，存放dataset和其他group。在使用h6py的时候需要牢记一句话：groups类比字典，dataset类比numpy中的数组。

hdf5的dataset虽然与numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如：数据压缩，误差检测，分块传输。

二、h6py模块使用

h6py创建的文件后缀名为：.hdf5

1、h6py接口简单介绍

h6py模块的使用主要分成两步走：

• 1）创建.hdf5类型文件句柄（创建一个对象） # 读取文件把“w”改成“r”

f=h6py.file("myh6py.hdf5","w")

• 2）创建数据（dataset）或组（group）

创建数据（dataset）:

f.create_dataset(self,name,shape=none,dtype=none,data=none,**kwds)

创建组（group）：

create_group(self,name,track_order=false)

2、h6py的使用样例

• 创建一个h6py文件

importh6py#要是读取文件的话，就把w换成rf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")

在当前目录下会生成一个myh6py.hdf5文件

• 创建dataset数据集

importh6pyf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")#deset1是数据集的name，（20,）代表数据集的shape，i代表的是数据集的元素类型d1=f.create_dataset("dset1",(20,),'i')forkeyinf.keys():print(key)print(f[key].name)print(f[key].shape)print(f[key].value)输出：dset1/dset1(20,)[00000000000000000000]

这里我们仅仅创建了一个存放20个整型元素的数据集，并没有赋值，默认全是0，如何赋值呢，看下面的代码。

importh6pyimportnumpyasnpf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")d1=f.create_dataset("dset1",(20,),'i')#赋值d1[...]=np.arange(20)#或者我们可以直接按照下面的方式创建数据集并赋值f["dset2"]=np.arange(15)forkeyinf.keys():print(f[key].name)print(f[key].value)输出：/dset1[012345678910111213141516171819]/dset2[01234567891011121314]

如果我们有现成的numpy数组，那么可以在创建数据集的时候就赋值，这个时候就不必指定数据的类型和形状了，只需要把数组名传给参数data。

importh6pyimportnumpyasnpf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")a=np.arange(20)d1=f.create_dataset("dset1",data=a)forkeyinf.keys():print(f[key].name)print(f[key].value)输出：/dset1[012345678910111213141516171819]

现在把这几种创建的方式混合写下。看下面的代码

importh6pyimportnumpyasnpf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")#分别创建dset1,dset2,dset3这三个数据集a=np.arange(20)d1=f.create_dataset("dset1",data=a)d2=f.create_dataset("dset2",(3,4),'i')d2[...]=np.arange(12).reshape((3,4))f["dset3"]=np.arange(15)forkeyinf.keys():print(f[key].name)print(f[key].value)输出：/dset1[012345678910111213141516171819]/dset2[[0123][4567][891011]]/dset3[01234567891011121314]3.创建group组importh6pyimportnumpyasnpf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")#创建一个名字为bar的组g1=f.create_group("bar")#在bar这个组里面分别创建name为dset1,dset2的数据集并赋值。g1["dset1"]=np.arange(10)g1["dset2"]=np.arange(12).reshape((3,4))forkeying1.keys():print(g1[key].name)print(g1[key].value)输出：/bar/dset1[0123456789]/bar/dset2[[0123][4567][891011]]

注意观察数据集dset1和dset2的名字是不是有点和前面的不一样，如果是直接创建的数据集，不在任何组里面，那么它的名字就是/ 名字，现在这两个数据集都在bar这个group(组)里面，名字就变成了/bar /名字，是不是有点文件夹的感觉！继续看下面的代码，你会对group和dataset的关系进一步了解。

importh6pyimportnumpyasnpf=h6py.file("myh6py.hdf5","w")#创建组bar1,组bar2，数据集dsetg1=f.create_group("bar1")g2=f.create_group("bar2")d=f.create_dataset("dset",data=np.arange(10))#在bar1组里面创建一个组car1和一个数据集dset1。c1=g1.create_group("car1")d1=g1.create_dataset("dset1",data=np.arange(10))#在bar2组里面创建一个组car2和一个数据集dset2c2=g2.create_group("car2")d2=g2.create_dataset("dset2",data=np.arange(10))#根目录下的组和数据集print(".............")forkeyinf.keys():print(f[key].name)#bar1这个组下面的组和数据集print(".............")forkeying1.keys():print(g1[key].name)#bar2这个组下面的组和数据集print(".............")forkeying2.keys():print(g2[key].name)#顺便看下car1组和car2组下面都有什么，估计你都猜到了为空。print(".............")print(c1.keys())print(c2.keys())输出：............./bar1/bar2/dset............./bar1/car1/bar1/dset1............./bar2/car2/bar2/dset2.............[][]

reference：

1、blog.csdn.net/csdn1569884…

2、blog.csdn.net/yudf2010/ar…

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