本文只是簡單的對h5py庫的基本創(chuàng)建文件，數(shù)據(jù)集和讀取數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行介紹，作者剛接觸h5py，完全靠看文檔自學(xué)，如果哪里說的不對，歡迎糾正！如果讀者需要進(jìn)一步詳細(xì)的學(xué)習(xí)h5py的更多知識，請參考h5py的官方文檔。
h5py簡單介紹
h5py文件是存放兩類對象的容器，數(shù)據(jù)集(dataset)和組(group)，dataset類似數(shù)組類的數(shù)據(jù)集合，和numpy的數(shù)組差不多。group是像文件夾一樣的容器，它好比python中的字典，有鍵(key)和值(value)。group中可以存放dataset或者其他的group。”鍵”就是組成員的名稱，”值”就是組成員對象本身(組或者數(shù)據(jù)集)，下面來看下如何創(chuàng)建組和數(shù)據(jù)集。

創(chuàng)建一個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”)
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在當(dāng)前目錄下會生成一個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]
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這里我們僅僅創(chuàng)建了一個存放20個整型元素的數(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]
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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)集的時候就賦值，這個時候就不必指定數(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]
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現(xiàn)在把這幾種創(chuàng)建的方式混合寫下。看下面的代碼

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File(“myh5py.hdf5”,“w”)
#分別創(chuàng)建dset1,dset2,dset3這三個數(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]
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3. 創(chuàng)建group組

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File(“myh5py.hdf5”,“w”)

#創(chuàng)建一個名字為bar的組
g1=f.create_group(“bar”)

#在bar這個組里面分別創(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]]
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注意觀察數(shù)據(jù)集dset1和dset2的名字是不是有點和前面的不一樣，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)在這兩個數(shù)據(jù)集都在bar這個group(組)里面，名字就變成了/bar+/名字，是不是有點文件夾的感覺！繼續(xù)看下面的代碼，你會對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)建一個組car1和一個數(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)建一個組car2和一個數(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這個組下面的組和數(shù)據(jù)集
print("…")
for key in g1.keys():
print(g1[key].name)

#bar2這個組下面的組和數(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
…
[]
[]
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的[Python学习笔记]h5py入门讲解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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