python 读写HDF5

HDF5是一种用于存储和管理大规模科学数据的文件格式，支持高效的数据访问和并行 I/O。在Python中，可以使用h5py库来读写HDF5文件。下面是一个简单的例子，展示如何使用h5py来创建、读取和写入HDF5文件。

创建HDF5文件

import h5py# 创建一个HDF5文件
with h5py.File('data.h5', 'w') as f:# 创建一个名为 dataset1 的数据集，大小为 (100, )dataset1 = f.create_dataset('dataset1', shape=(100,), dtype='f')# 创建一个名为 dataset2 的数据集，大小为 (100, 100)dataset2 = f.create_dataset('dataset2', shape=(100, 100), dtype='i')

在上面的代码中，首先导入h5py库，然后使用h5py.File()函数创建一个名为data.h5的HDF5文件，并将文件模式设置为’w’以便写入。接着，使用f.create_dataset()函数在文件中创建两个数据集，分别命名为’dataset1’和’dataset2’，并设置数据集的形状和数据类型。

写入HDF5文件

import h5py
import numpy as np# 打开一个已有的HDF5文件
with h5py.File('data.h5', 'a') as f:# 获取数据集 dataset1dataset1 = f['dataset1']# 将一个numpy数组写入数据集 dataset1data1 = np.random.random((100,))dataset1[:] = data1# 获取数据集 dataset2dataset2 = f['dataset2']# 将一个numpy数组写入数据集 dataset2data2 = np.random.randint(0, 100, size=(100, 100))dataset2[:, :] = data2

在上面的代码中，首先导入h5py库和numpy库，然后使用h5py.File()函数打开之前创建的data.h5文件，并将文件模式设置为’a’以便附加数据。接着，使用f[]运算符获取数据集’dataset1’和’dataset2’，并使用numpy库生成随机数据填充数据集。最后，使用切片操作将numpy数组写入数据集中。

读取HDF5文件

import h5py# 打开一个已有的HDF5文件
with h5py.File('data.h5', 'r') as f:# 获取数据集 dataset1dataset1 = f['dataset1']# 从数据集中读取数据data1 = dataset1[:]print(data1)# 获取数据集 dataset2dataset2 = f['dataset2']# 从数据集中读取数据data2 = dataset2[:, :]print(data2)

在上面的代码中，首先导入h5py库，然后使用h5py.File()函数打开之前创建的data.h5文件，并将文件模式设置为’r’以便读取。接着，使用f[]运算符获取数据集’dataset1’和’dataset2’，并使用切片操作读取数据集中的数据。最后，将数据打印出来以进行检查。
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