python读写HDF5文件

作者：马育民 • • 阅读：10871

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概述

python读取HDF5的方式较多：

  • h5py
  • pandas

这里只介绍h5py方式

打开

语法

File(name, mode=None, driver=None, libver=None, userblock_size=None, **kwds)
参数
  • name：为文件名字符串，
  • mode：为打开文件的模式，
  • driver：可以指定一种驱动方式，如需进行并行 HDF5 操作，可设置为 ‘mpio’，
  • libver 可以指定使用的兼容版本，默认为 ‘earliest’，也可以指定为 ‘latest’，
  • userblock_size 以字节为单位指定一个在文件开头称作 user block 的数据块，一般不需要设置。
返回值

File对象

关于打开模式
  • r：只读，文件必须存在
  • r+：读写，文件必须存在
  • w：创建新文件写，已经存在的文件会被覆盖掉
  • w-：/ x 创建新文件写，文件如果已经存在则出错
  • a：打开已经存在的文件进行读写，如果不存在则创建一个新文件读写，此为默认的 mode

创建group

以类似目录路径的形式指明所创建 group

语法

create_group(self, name, track_order=False)
参数：
  • name：名字，
  • track_order： 为 True，则会跟踪在当前 group 下的 group 和 dataset 创建的先后顺序。该方法可以在打开的文件句柄（相当于 “/“ group）或者一个存在的 group 对象上调用，此时 name 的相对路径就是相对于此 group 的。

创建dataset

以类似文件路径的形式指明所创建 dataset

语法

create_dataset(self, name, shape=None, dtype=None, data=None, **kwds)
参数
  • name：名字，
  • shape：以一个 tuple 或 list 的形式指明创建 dataset 的 shape，用 “()” 指明标量数据的 shape，
  • dtype：指明所创建 dataset 的数据类型，可以为 numpy dtype 或者一个表明数据类型的字符串，
  • data：指明存储到所创建的 dataset 中的数据。如果 data 为 None，则会创建一个空的 dataset，此时 shape 和 dtype 必须设置；如果 data 不为 None，则 shape 和 dtype 可以不设置而使用 data 的 shape 和 dtype，但是如果设置的话，必须与 data 的 shape 和 dtype 兼容。

添加attribute

打开的文件句柄（相当于 “/“ group），group 和 dataset 上都可以创建 attribute，以类似于字典的操作方式创建和读取 attribute。

例子：读取tensorflow的h5文件

import h5py

path=r"C:\Users\mym\Desktop\hangkong.h5"
f=h5py.File(path,"r")

def show_members(f):
    # print(type(f))
    for key in f.keys():
        if isinstance(f.get(key),h5py._hl.group.Group):
            print("name: %s,\t\tkeys: %s"%(f.get(key).name,[item for item in f.get(key).keys()]))
        else:
            print("name: %s,\t\tshape: %s,\t\tvalue: %s"%(f.get(key).name,f.get(key).shape,f.get(key)[()]))

show_members(f.get("model_weights").get("conv2d_100").get("conv2d_100"))

例子：写文件

import h5py
import numpy as np
f=h5py.File(r"C:\Users\mym\Desktop\myh5py.hdf5","w")

#创建一个名字为bar的组
g1=f.create_group("bar")

#在bar这个组里面分别创建name为dset1,dset2的数据集并赋值。
g1["dset1"]=1
g1["dset2"]=np.arange(12).reshape((3,4))
g1["name"]="哈哈"

for key in g1.keys():
    print(g1[key].name)
    print(g1[key].value)

感谢

https://blog.csdn.net/zkp_987/article/details/79852236
https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/10740653.html
https://blog.csdn.net/menghaocheng/article/details/84918919

原文出处：/show_1EF4VtsD3vNS.html

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