用来快速检查hdf5，npy和npz文件的Python脚本

用来快速检查hdf5文件的Python脚本

检查hdf5文件的脚本：check_hdf5.py

import h5py as h5
import sysfilename = sys.argv[1]
with h5.File(filename, 'r') as filein:print('######################')print('## file attributes: ##')print('######################')for ii in filein.attrs.keys():print('%s: %s'%(ii, filein.attrs[ii]))print('####################')print('## file datasets: ##')print('####################')for ii in filein.keys():if type(filein[ii]) == h5.Dataset:print('%s: %s'%(ii, filein[ii]))print('attributes:')for jj in filein[ii].attrs.keys():print('\t%s: %s'%(jj, filein[ii].attrs[jj]))print('-----------------')print('##################')print('## file groups: ##')print('##################')for ii in filein.keys():if type(filein[ii]) == h5.Group:print('%s: %s'%(ii, filein[ii]))print('attributes:')for jj in filein[ii].attrs.keys():print('\t%s: %s'%(jj, filein[ii].attrs[jj]))grp = filein[ii]print('datasets:')for kk in grp.keys():print('\t%s: %s'%(kk, grp[kk]))print('\tattributes:')for ll in grp[kk].attrs.keys():print('\t\t%s: %s'%(ll, grp.attrs[ll]))print('+++++++++++++++++')print('-----------------')

使用方法：python check_hdf5.py hdf5文件名。
检查npy和npz文件的脚本：check_np.py

import numpy as np
import sys filename = sys.argv[1]
if len(sys.argv)>2:trim_size = int(sys.argv[2])
else:trim_size = 5
data = np.load(filename, allow_pickle=True)
print(filename)
if filename.endswith('.npz'):for key in data.keys():print('++++++++++++++++++')print('key: %s'%key)print('\tshape: %s'%(data[key].shape, ))print('\tdtype: %s'%(data[key].dtype))if np.prod(data[key].shape)<trim_size:print('\tvalues: %s'%(data[key], ))else:try:print('\tmax: %s'%np.max(data[key]))print('\tmin: %s'%np.min(data[key]))except:pass
else:print('\tshape: %s'%(data.shape, ))print('\tdtype: %s'%(data.dtype))if np.prod(data.shape)<trim_size:print('\tvalues: %s'%(data, ))else:try:print('\tmax: %s'%np.max(data))print('\tmin: %s'%np.min(data))except:pass

使用方法：python check_np.py npy/npz文件名 n_trim，其中n_trim用于指定什么时候显示全部数值，什么时候显示最大最小值，当array的size大于n_trim的时候只显示最大最小。

用来快速检查hdf5，npy和npz文件的Python脚本相关推荐

Python中如何读取npy、npz文件？
npy以及npz这两种文件格式,是python第三方库numpy才能够保存和读取的文件类型,而也只有通过该库才有方法来完成读取保存操作.下面这篇文章所要介绍的内容就是,python读取和保存npy.n ...
numpy——.npy和.npz文件
npy文件--Numpy专用的二进制格式 np.load()和np.save()是读写磁盘数组数据的两个重要函数.使用时,数组会以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中. import ...
python npz文件_numpy的文件存储 .npy .npz 文件
1)Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展 ...
numpy 读写 npy npz 文件
文章目录创建数组保存单个数组读取单个数组创建第二个数组保存多个数组读取多个数组 import numpy as np 创建数组 a1 = np.arange(0,12).reshape(2 ...
npz文件转为npy_numpy的文件存储 .npy .npz 文件
1)Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展 ...
列注释_【EXCEL检查问题】：如何快速检查并删除EXCEL中隐藏的工作表、行、列等信息...
前注:本案例是以EXCEL2016为示范软件,各版本的部分功能和路径可能不同在EXCEL使用过程中,你是否遇到过某一列的公式怎么修改都报错的情况?你是否遇到过一个只有区区几行数据的表格,却占用了好几 ...
npz文件转为npy_Numpy_快速操作数组 4.4 数组的文件输入输出
Numpy 作者:PureFFFmennory 对象类型:ndarry 上一节:4.3 使用向量计算代替数组 PureFFFmennory:<Python for Data Analysis 2 ...
pythonisnan_python - 在NumPy中快速检查NaN
python - 在NumPy中快速检查NaN 我正在寻找最快的方法来检查NumPy数组np.nan != np.nan中NaN(np.nan in X)的出现.np.isnan(X)是不可能的,因为 ...
Numpy IO：npy、npz
参考:菜鸟教程 1. Numpy IO Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据: NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式:npy ,用于存储重建 ndarray 所需的 ...
numpy的文件存储 .npy .npz 文件
Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 ...

用来快速检查hdf5，npy和npz文件的Python脚本

用来快速检查hdf5文件的Python脚本

用来快速检查hdf5，npy和npz文件的Python脚本相关推荐

最新文章

热门文章