Python的h5py模块

发布日期：2021-05-20 07:39:19 浏览次数：23 分类：精选文章

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HDF5 文件操作指南

1. HDF5 核心概念

HDF5 是一种高级数据存储格式，主要用于科学数据的管理和分析。其核心数据容器包括 Dataset 和 Group。

Dataset

数据集（Dataset）是存储多维度数据的核心单元，类似于 NumPy 数组，但支持更多高级功能。

数据集的数据类型可以是整数、浮点数、字符串等，且支持压缩、分块存储等特性。

Group

Group 是类似文件夹的容器，用于管理数据集和其他子组。

文件对象本身就是一个 Group，称为 root group。

Group 和 Dataset 都可以附加属性，用于存储元数据。

2. 读取和保存 HDF5 文件

读取 HDF5 文件内容

打开文件

使用 h5py 库打开文件：

import h5pyf = h5py.File('mytestfile.hdf5', 'r')

读取文件后，文件对象类似于字典，可以查询键值。

查看和访问数据集

打开数据集：

dataset_name = 'mydataset'dset = f[dataset_name]

操作 Dataset 类似于操作 NumPy 数组，可以查询数据类型：

print(dset.dtype)  # 查看数据类型

查看数据集的形状：

print(dset.shape)  # 查看维度

读取高维数组

使用 NumPy 应用到数据集上：

data = dset[:XYZ]  # 读取特定部分的数据

Saving HDF5 文件

创建新文件

使用写入模式打开文件并创建数据集：

import h5pyimport numpy as npf = h5py.File("mytestfile.hdf5", "w")dset = f.create_dataset("mydataset", shape=(100,), dtype=np.int32)

初始化数据

将 NumPy 数组写入数据集：

arr = np.arange(100)dset = f.create_dataset("data", data=arr)

支持分块存储

通过指定分块大小创建数据集：

f.create_dataset("chunked", shape=(1000, 1000), chunks=(100, 100))

或使用自动分块功能：

f.create_dataset("auto_chunk", shape=(1000, 1000), chunks=True)

3. HDF5 分层结构

文件结构与层级

HDF5 文件使用树状结构表示数据，root group 为顶层。

数据可以被组织到多个 Group 中，Group 与 Group 或 Dataset 相关联。

创建子组

读取文件并创建子组

使用读取模式并创建子组：

f = h5py.File('mytestfile.hdf5', 'r+')subgroup = f.create_group("subgroup")

子组可包含数据集和其他子组。

遍历文件结构

使用 visit() 方法遍历整个文件结构：

def print_name(name):    print(name)f.visit(print_name)

或使用迭代器遍历根节点：

for name in f:  # 遍历 root group 中的直接成员    print(name)

4. HDF5 属性

元数据存储

Dataset 和 Group 都支持附加属性，元数据存储在 .attrs 中。

示例：

dset.attrs['temperature'] = 99.5print(dset.attrs['temperature'])  # 输出 99.5

也可以查询属性是否存在：

print('temperature' in dset.attrs)  # 输出 True

5. HDF5 高级特性

1. 高效压缩

HDF5 支持内建压缩算法，常用于数据优化。例如使用 GZIP 压缩：

dset = f.create_dataset("zipped", shape=(100, 100), compression="gzip")

2. 文件大小与限制

文件大小：理论上没有限制，但单个 Dataset 最大维度为 32Dims，每维数据项最大值为 ( 2^{64} )。

Chunk 大小：单个 Chunk 最大大小为 4GB（( 2^{32} - 1 ) 字节）。

以上是关于 HDF5 文件操作的详细指南，涵盖基础概念、读写操作、分层结构、属性管理及高级功能。

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