python庫 h5py入門講解

2021-08-15 05:43:02 字數 4372 閱讀 1720

h5py檔案是存放兩類物件的容器，資料集(dataset)和組(group)，dataset類似陣列類的資料集合，和numpy的陣列差不多。group是像資料夾一樣的容器，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」就是組成員物件本身(組或者資料集)，下面來看下如何建立組和資料集。

1. 建立乙個h5py檔案

import h5py


#要是讀取檔案的話，就把w換成r


f=h5py.file("myh5py.hdf5","w")
在當前目錄下會生成乙個myh5py.hdf5檔案

2. 建立dataset資料集

import h5py


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


#deset1是資料集的name，（20,）代表資料集的shape，i代表的是資料集的元素型別


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,)[00


0000


0000


0000


0000


00]
這裡我們僅僅建立了乙個存放20個整型元素的資料集，並沒有賦值，預設全是0，如何賦值呢，看下面的**。

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建立資料集並賦值


f["dset2"]=np.arange(15)


for key in f.keys():


print(f[key].name)


print(f[key].value)


輸出：/dset1


[ 0123


4567


891011


1213


1415


1617


1819]


/dset2


[ 0123


4567


891011


1213


14]
如果我們有現成的numpy陣列，那麼可以在建立資料集的時候就賦值，這個時候就不必指定資料的型別和形狀了，只需要把陣列名傳給引數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


[ 0123


4567


891011


1213


1415


1617


1819]
現在把這幾種建立的方式混合寫下。看下面的**

import h5py


import numpy as np


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


#分別建立dset1,dset2,dset3這三個資料集


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


[ 0123


4567


891011


1213


1415


1617


1819]


/dset2


[[ 0  1  2  3]


[ 4  5  6  7]


[ 8  9 10 11]]


/dset3


[ 0123


4567


891011


1213


14]
3. 建立group組

import h5py


import numpy as np


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


#建立乙個名字為bar的組


g1=f.create_group("bar")


#在bar這個組裡面分別建立name為dset1,dset2的資料集並賦值。


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[01


2345


6789]


/bar/dset2


[[ 0  1  2  3]


[ 4  5  6  7]


[ 8  9 10 11]]
注意觀察資料集dset1和dset2的名字是不是有點和前面的不一樣，如果是直接建立的資料集，不在任何組裡面，那麼它的名字就是/+名字，現在這兩個資料集都在bar這個group(組)裡面，名字就變成了/bar+/名字，是不是有點資料夾的感覺！繼續看下面的**，你會對group和dataset的關係進一步了解。

import h5py


import numpy as np


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


#建立組bar1,組bar2，資料集dset


g1=f.create_group("bar1")


g2=f.create_group("bar2")


d=f.create_dataset("dset",data=np.arange(10))


#在bar1組裡面建立乙個組car1和乙個資料集dset1。


c1=g1.create_group("car1")


d1=g1.create_dataset("dset1",data=np.arange(10))


#在bar2組裡面建立乙個組car2和乙個資料集dset2


c2=g2.create_group("car2")


d2=g2.create_dataset("dset2",data=np.arange(10))


#根目錄下的組和資料集


print(".............")


for key in f.keys():


print(f[key].name)


#bar1這個組下面的組和資料集


print(".............")


for key in g1.keys():


print(g1[key].name)


#bar2這個組下面的組和資料集


print(".............")


for key in g2.keys():


print(g2[key].name)


#順便看下car1組和car2組下面都有什麼，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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