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python庫h5py入門詳解_python

作者：neu_張康 ? 更新時間： 2022-05-02 編程語言

本文只是簡單的對h5py庫的基本創建文件，數據集和讀取數據的方式進行介紹，作者剛接觸h5py，完全靠看文檔自學，如果哪里說的不對，歡迎糾正！如果讀者需要進一步詳細的學習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，數據集(dataset)和組(group)，dataset類似數組類的數據集合，和numpy的數組差不多。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(組或者數據集)，下面來看下如何創建組和數據集。

1. 創建一個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")

在當前目錄下會生成一個myh5py.hdf5文件

2. 創建dataset數據集

import h5py
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
#deset1是數據集的name，（20,）代表數據集的shape，i代表的是數據集的元素類型
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]

這里我們僅僅創建了一個存放20個整型元素的數據集，并沒有賦值，默認全是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建數據集并賦值
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]

如果我們有現成的numpy數組，那么可以在創建數據集的時候就賦值，這個時候就不必指定數據的類型和形狀了，只需要把數組名傳給參數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
[ 0 ?1 ?2 ?3 ?4 ?5 ?6 ?7 ?8 ?9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

現在把這幾種創建的方式混合寫下。看下面的代碼

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File("myh5py.hdf5","w")
#分別創建dset1,dset2,dset3這三個數據集
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]

3. 創建group組

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

#創建一個名字為bar的組
g1=f.create_group("bar")

#在bar這個組里面分別創建name為dset1,dset2的數據集并賦值。
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]]

注意觀察數據集dset1和dset2的名字是不是有點和前面的不一樣，如果是直接創建的數據集，不在任何組里面，那么它的名字就是/+名字，現在這兩個數據集都在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！繼續看下面的代碼，你會對group和dataset的關系進一步了解。

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

#創建組bar1,組bar2，數據集dset
g1=f.create_group("bar1")
g2=f.create_group("bar2")
d=f.create_dataset("dset",data=np.arange(10))

#在bar1組里面創建一個組car1和一個數據集dset1。
c1=g1.create_group("car1")
d1=g1.create_dataset("dset1",data=np.arange(10))

#在bar2組里面創建一個組car2和一個數據集dset2
c2=g2.create_group("car2")
d2=g2.create_dataset("dset2",data=np.arange(10))

#根目錄下的組和數據集
print(".............")
for key in f.keys():
? ? print(f[key].name)

#bar1這個組下面的組和數據集
print(".............")
for key in g1.keys():
? ? print(g1[key].name)


#bar2這個組下面的組和數據集
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
.............

原文鏈接：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73278120

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