简单入门用法，记录一下
简介
h5py文件是存放两类对象的容器，数据集(dataset)和组(group)：
- dataset类似数组类的数据集合，和numpy的数组差不多
- group是像文件夹一样的容器，它好比python中的字典，有键(key)和值(value)。group中可以存放dataset或者其他的group。”键”就是组成员的名称，”值”就是组成员对象本身(组或者数据集)。
创建h5py文件
1
2
3
|
import h5py
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w") # w 写，r读
|
创建dataset数据集
创建了一个只有20个整数的数据集，但是没有赋值所以为0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
import h5py
f=h5py.File("myh5py.hdf5", "w") # w 写，r读
# deset1是数据集的name，（20,）代表数据集的shape，i代表的是数据集的元素类型
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][:])
|
赋值：
1
2
3
4
5
|
# 赋值
d1[...]=np.arange(20)
# 或者我们可以直接按照下面的方式创建数据集并赋值
f["dset2"]=np.arange(15)
|
如果我们有现成的numpy数组，那么可以在创建数据集的时候就赋值，这个时候就不必指定数据的类型和形状了，只需要把数组名传给参数data:d1=f.create_dataset("dset1",data=a)
创建group
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
# 创建一个名字为group1的组
g1=f.create_group("group1")
# 在b这个组里面分别创建name为dset1,dset2的数据集并赋值。
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][:])
|
查看结构：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
|
import h5py
import numpy as np
f = h5py.File("myh5py.hdf5","w")
# 创建名字为group1,group2的组
g1 = f.create_group("group1")
g2 = f.create_group("group2")
# 创建数据集dst
dst = f.create_dataset('dst', data=np.random.normal(2, 1, 10))
# 在group1组里面创建一个组car1和一个数据集dset1。
c1 = g1.create_group("car1")
d1 = g1.create_dataset("dset1" , data=np.arange(10))
# 根目录下的组和数据集
print(".............")
for key in f.keys():
print(f[key].name)
# group11这个组下面的组和数据集
print(".............")
for key in g1.keys():
print(g1[key].name)
print("===")
print(c1.keys())
|
