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python中h5py開源庫(kù)的使用樣例詳解

更新時(shí)間：2022年05月18日 16:38:52 作者：燕陽(yáng)天

這篇文章主要介紹了python中的h5py開源庫(kù)的使用,本文只是簡(jiǎn)單的對(duì)h5py庫(kù)的基本創(chuàng)建文件，數(shù)據(jù)集和讀取數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行介紹,需要的朋友可以參考下

一、h5py模塊介紹

本文只是簡(jiǎn)單的對(duì)h5py庫(kù)的基本創(chuàng)建文件，數(shù)據(jù)集和讀取數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行介紹！如果讀者需要進(jìn)一步詳細(xì)的學(xué)習(xí)h5py的更多知識(shí)，請(qǐng)參考h5py的官方文檔。

h5py簡(jiǎn)單介紹

一個(gè)HDF5文件是一種存放兩類對(duì)象的容器：dataset和group. Dataset是類似于數(shù)組的數(shù)據(jù)集，而group是類似文件夾一樣的容器，它好比python中的字典，有鍵(key)和值(value)，存放dataset和其他group。在使用h5py的時(shí)候需要牢記一句話：groups類比字典，dataset類比Numpy中的數(shù)組。

HDF5的dataset雖然與Numpy的數(shù)組在接口上很相近，但是支持更多對(duì)外透明的存儲(chǔ)特征，如：數(shù)據(jù)壓縮，誤差檢測(cè)，分塊傳輸。

二、h5py模塊使用

h5py創(chuàng)建的文件后綴名為：.hdf5

1、h5py接口簡(jiǎn)單介紹

h5py模塊的使用主要分成兩步走：

1）創(chuàng)建.hdf5類型文件句柄（創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象） # 讀取文件把“w”改成“r”

f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")

2）創(chuàng)建數(shù)據(jù)（dataset）或組（group）

創(chuàng)建數(shù)據(jù)（dataset）:

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

創(chuàng)建組（group）：

create_group(self, name, track_order=False)

2、h5py的使用樣例

創(chuàng)建一個(gè)h5py文件

import h5py
#要是讀取文件的話，就把w換成r
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")

在當(dāng)前目錄下會(huì)生成一個(gè)myh5py.hdf5文件

創(chuàng)建dataset數(shù)據(jù)集

import h5py
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
#deset1是數(shù)據(jù)集的name，（20,）代表數(shù)據(jù)集的shape，i代表的是數(shù)據(jù)集的元素類型
d1=f.create_dataset("dset1", (20,), 'i')
for key in f.keys():
    print(key)
    print(f[key].name)
    print(f[key].shape)
    print(f[key].value)
輸出：
dset1
/dset1
(20,)
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

這里我們僅僅創(chuàng)建了一個(gè)存放20個(gè)整型元素的數(shù)據(jù)集，并沒有賦值，默認(rèn)全是0，如何賦值呢，看下面的代碼。

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
d1=f.create_dataset("dset1",(20,),'i')
#賦值
d1[...]=np.arange(20)
#或者我們可以直接按照下面的方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并賦值
f["dset2"]=np.arange(15)

for key in f.keys():
    print(f[key].name)
    print(f[key].value)

輸出：
/dset1
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
/dset2
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]

如果我們有現(xiàn)成的numpy數(shù)組，那么可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的時(shí)候就賦值，這個(gè)時(shí)候就不必指定數(shù)據(jù)的類型和形狀了，只需要把數(shù)組名傳給參數(shù)data。

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
a=np.arange(20)
d1=f.create_dataset("dset1",data=a)
for key in f.keys():
    print(f[key].name)
    print(f[key].value)

輸出：
/dset1
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

現(xiàn)在把這幾種創(chuàng)建的方式混合寫下?？聪旅娴拇a

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
#分別創(chuàng)建dset1,dset2,dset3這三個(gè)數(shù)據(jù)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)
for key in f.keys():
    print(f[key].name)
    print(f[key].value)
輸出：
/dset1
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
/dset2
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
/dset3
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
3. 創(chuàng)建group組
import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
#創(chuàng)建一個(gè)名字為bar的組
g1=f.create_group("bar")
#在bar這個(gè)組里面分別創(chuàng)建name為dset1,dset2的數(shù)據(jù)集并賦值。
g1["dset1"]=np.arange(10)
g1["dset2"]=np.arange(12).reshape((3,4))
for key in g1.keys():
    print(g1[key].name)
    print(g1[key].value)
輸出：
/bar/dset1
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
/bar/dset2
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

注意觀察數(shù)據(jù)集dset1和dset2的名字是不是有點(diǎn)和前面的不一樣，如果是直接創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，不在任何組里面，那么它的名字就是/+名字，現(xiàn)在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集都在bar這個(gè)group(組)里面，名字就變成了/bar+/名字，是不是有點(diǎn)文件夾的感覺！繼續(xù)看下面的代碼，你會(huì)對(duì)group和dataset的關(guān)系進(jìn)一步了解。

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
#創(chuàng)建組bar1,組bar2，數(shù)據(jù)集dset
g1=f.create_group("bar1")
g2=f.create_group("bar2")
d=f.create_dataset("dset",data=np.arange(10))
#在bar1組里面創(chuàng)建一個(gè)組car1和一個(gè)數(shù)據(jù)集dset1。
c1=g1.create_group("car1")
d1=g1.create_dataset("dset1",data=np.arange(10))
#在bar2組里面創(chuàng)建一個(gè)組car2和一個(gè)數(shù)據(jù)集dset2
c2=g2.create_group("car2")
d2=g2.create_dataset("dset2",data=np.arange(10))
#根目錄下的組和數(shù)據(jù)集
print(".............")
for key in f.keys():
    print(f[key].name)
#bar1這個(gè)組下面的組和數(shù)據(jù)集
print(".............")
for key in g1.keys():
    print(g1[key].name)

#bar2這個(gè)組下面的組和數(shù)據(jù)集
print(".............")
for key in g2.keys():
    print(g2[key].name)
#順便看下car1組和car2組下面都有什么，估計(jì)你都猜到了為空。
print(".............")
print(c1.keys())
print(c2.keys())
輸出：
.............
/bar1
/bar2
/dset
.............
/bar1/car1
/bar1/dset1
.............
/bar2/car2
/bar2/dset2
.............
[]
[]

Reference：

1、blog.csdn.net/csdn1569884…

2、blog.csdn.net/yudf2010/ar…

到此這篇關(guān)于python中h5py開源庫(kù)的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python h5py開源庫(kù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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