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h5py文件介绍h5py文件是" dataset "和" group "二合一的容器。
1 .按1. dataset :数组组织的数据集合。 像numpy数组一样工作
2. group :包含其他dataset和其他group，其工作方式与词典类似
请参阅下图：
在上图中，您可以看到h5py文件类似于文件夹，其中包含文件和文件夹，主文件夹以“/”开头，这类似于Linux的树结构。 知道了这一点，我们就可以开始读取或写入h5py文件。
2 .数据的写入基于上述内容，创建了h5py文件，开始写入数据。
import h5py ' '
create_dataset :新建dataset
创建_组：新建组
''
x=NP.arange(100 ) )。
with H5 py.file (‘test.H5’，‘w’) as f:
f.create _ dataset (() ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
subgroup=f.create _ group (‘subgroup’) )。
subgroup.create _ dataset (() ) ) ) ) ) ) ) ) )。
sub sub=subgroup.create _ group (‘sub sub’) )。
sub sub.create _ dataset (() ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
代码说明：用上面的结构图说明。 我们用写的模式新建了test.h5的h5py文件。 然后，我创建了一个名为test_numpy的新文件，并将其写入到我事先准备的numpy array中。 然后，创建了一个名为subgroup的新文件夹，htdyt也创建了相同的新test_numpy文件。 另外，还创建了新的HTD_numpy文件
你真的会发现这和我们平时操作文件夹没有区别。
3 .读取数据' ' keys ()获取此文件夹下所有文件和文件夹的名称f('key_name ' ) :对应的对象' ' defread_data(filename ) js-function ' span class=' hljs-keyword ' def/span span class=' hljs-title ' print _ (打印) ) ) ) ) span spanprint(name ) f.visit ) print_name ) print ) span class=' hljs-string '---------------------- . span ) dset=f [ span class=' hljs-string ' ' test _ numpy '/span ] print (dset ) print ) dset.name (print ) dset .
输出结果：
不出所料，主文件/下有subgroup和test_numpy，/subgroup下有两个对象。 应对的是我们上面新做的。 dataset的使用确实与numpy数组类似。 总之，可以像使用numpy数组一样使用dataset，像使用词典一样使用group。
4 .如上所述，dataset是类numpy array，因此可写数据只能只能只能是一个数组。 如果想存储其他数据，请参阅以下实现。
4.1如何保存字符串，决定保存的数据类型： python3 vlen = str，python 2 vlen=unicode。
创建新数据库后，明确数组中的维、传递类型和赋值。
dt=H5py.special_dtype(vlen=str ) data=NP.array(['123']，['456']] ) withH5py.file ) (testdict.) data.shape，dtype=dt(ds[:]=data4.2如何存储ASCII与上述相同
dt=h5py.special _ dtype (vlen=bytes )最后奉献h5py文档。