h5py入门 - 码农教程

概念理解：

HDF5是存放两类对象的容器：@ 数据集datasets(类似于数组类的数据集合---numpy)；@ 组groups(类似于文件夹的容器，可以储存datasets和其它groups---类似于列表(key和value))。

使用h5py基本方法：

1. 创建一个h5py文件

1 import h5py
2 #要是读取文件的话，就把w换成r
3 f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")

在当前目录下会生成一个myh5py.hdf5文件

2. 创建dataset数据集

 1 dset = f.create_dataset("mydataset", (20,), dtype='i')   # mydataset数据集的名字；(100,)数据集的shape；i数据集元素类型
 2 for key in f.keys():
 3     print(key)
 4     print(f[key].name)
 5     print(f[key].shape)
 6     print(f[key].value)

输出：mydataset
/mydataset
　 (20,)
　 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

赋值方法：

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.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)

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

输出：
/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. 创建group组

 1 import h5py
 2 import numpy as np
 3 f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
 4 
 5 #创建一个名字为bar的组
 6 g1=f.create_group("bar")
 7 
 8 #在bar这个组里面分别创建name为dset1,dset2的数据集并赋值。
 9 g1["dset1"]=np.arange(10)
10 g1["dset2"]=np.arange(12).reshape((3,4))
11 
12 for key in g1.keys():
13     print(g1[key].name)
14     print(g1[key].value)

输出：
/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]]

原文地址：https://www.cnblogs.com/AmeliaWu2019/p/12720738.html