1. h5py 檔案介紹
乙個h5py檔案是 「dataset」 和 「group」 二合一的容器。
1. dataset : 類似陣列組織的資料的集合，像 numpy 陣列一樣工作
2. group : 包含了其它 dataset 和 其它 group ，像字典一樣工作
看下圖：
通過上圖，我們可以知道 h5py 檔案就像是資料夾一樣，裡面很放檔案還有資料夾，主資料夾以 『/』 開始，這又像linux的樹形結構。知道這些我們就可以開始向 h5py 檔案讀取或者寫入了。
2. 寫入資料
根據上面的了解，我們開始建立乙個h5py檔案並寫入資料：
import h5py
""" create_dataset ： 新建 dataset
create_group ： 新建 group
"""x = np.arange(100)
with h5py.file('test.h5','w') as f:
f.create_dataset('test_numpy',data=x)
subgroup = f.create_group('subgroup')
subgroup.create_dataset('test_numpy',data=x)
subsub = subgroup.create_group('subsub')
subsub.create_dataset('test_numpy',data=x)
可以發現這真的就跟我們平時操作資料夾沒有什麼區別。3. 讀取資料
"""
f['key_name'] : 獲取對應的物件
"""def read_data(filename):
with h5py.file(filename,'r') as f:
def print_name(name):
print(name)
f.visit(print_name)
print('---------------------------------------')
subgroup = f['subgroup']
print(subgroup.keys())
print('---------------------------------------')
dset = f['test_numpy']
print(dset)
print(dset.name)
print(dset.shape)
print(dset.dtype)
print(dset[:])
print('---------------------------------------')
read_data('test.h5')
跟我們預期的一樣，主檔案 / 下有 subgroup 和 test_numpy 而 /subgroup 下又有兩個物件，對應的就是我們上面新建的。dataset 的使用也確實跟 numpy 陣列相似。總之，你可以像使用 numpy 陣列一樣使用 dataset ，使用 字典 一樣使用 group 。
4. 總結
前面說了 dataset 是類 numpy array 所以，你能寫進的資料 只能只能只能 是陣列，如果你想存入其他的資料，參考下面的實現。
4.1 如何儲存字串
確定儲存的資料型別，python3 vlen = str ，python 2 vlen=unicode。
新建資料庫後，明確陣列的維度，傳入型別，再賦值。
dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
data = np.array([['123'],['456']])
with h5py.file('testdict.h5','w') as f:
ds = f.create_dataset('test_dict', data.shape , dtype=dt)
ds[:] = data
跟上面類似
python庫 h5py入門講解
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