Python h5py

1、關於安裝：

如果你使用的是Anaconda的話，安裝命令如下：

conda install h5py

如果沒有，安裝命令如下：

pip install h5py

2、核心概念

讀取HDF5文件，假如現有一個HDF5文件test.hdf5

>>> import h5py
>>> f = h5py.File("test.hdf5", "r")

第一行導入h5py模塊，第二行讀取文件為File object。對File object操作就行Python的字典相似；

>>> list(f.keys())

['mydataset']

這樣我們可以查看key,就像字典一樣。經查看里面有一個數據“mydataset”，我們可以提取該數據；

>>> dset = f["mydataset"]

讀取出來的數據更像是Python中的Numpy arrays對象；

>>> dset.shape
(100,)
>>> dset.dtype
dtype('int32')

支持數組的切片；

>>> dset[...] = np.arange(100)
>>> dset[0]
0
>>> dset[10]
10
>>> dset[1:100:10]
array([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])

3、創建一個文件和數據

>>> import h5py
>>> import numpy as np
>>> f = h5py.File("mytestfile.hdf5", "w")
>>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i')

4、組和層級組織

>>> dset.name
u'/mydataset'

The "folders" in this system are called groups, The File object we create is itself a group, in this case the root group ,name /

>>> f.name
u'/'

當然也可以創建子組；

>>> dset2 = h5py.File('mydataset..hdf5', 'a')
>>> grp = f.create_group("subgroup")
>>> dset2 = grp.create_dataset('another_dataset", (50,), dtype='f')
>>> dset2.name
u'/subgroup/another_dataset'

可以直接指定路徑創建；

>>> dset3 = f.create_dataset('subgroup2/dataset_three', (10,), dtype='i')
>>> dset3.name
u'/subgroup2/dataset_three'