引言

在Matlab操作HDF5文件中已經(jīng)詳細(xì)介紹了HDF5文件已經(jīng)利用Matlab對(duì)其進(jìn)行操作的方法。這篇文章總結(jié)一下如何在Python下使用HDF5文件。我們?nèi)匀话凑誐atlab操作HDF5文件的順序進(jìn)行，分別是創(chuàng)建HDF5文件，寫(xiě)入數(shù)據(jù)，讀取數(shù)據(jù)。

Python下的HDF5文件依賴(lài)h5py工具包

創(chuàng)建文件和數(shù)據(jù)集

使用`h5py.File()方法創(chuàng)建hdf5文件

h5file = h5py.File(filename,'w')

然后在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

X = h5file.create_dataset(shape=(0,args.patch_size,args.patch_size),　            #數(shù)據(jù)集的維度
                              maxshape = (None,args.patch_size,args.patch_size),                #數(shù)據(jù)集的允許最大維度　
                              dtype=float,compression='gzip',name='train',                      #數(shù)據(jù)類(lèi)型、是否壓縮，以及數(shù)據(jù)集的名字
                              chunks=(args.chunk_size,args.patch_size,args.patch_size))         #分塊存儲(chǔ)，每一分塊的大小

最為關(guān)系的兩個(gè)參數(shù)為shape和maxshape，很顯然我們希望數(shù)據(jù)集的某一個(gè)維度是可以擴(kuò)展的，所以在maxshape中，將希望擴(kuò)展的維度標(biāo)記為None，其他維度和shape參數(shù)里面的一樣。還有一點(diǎn)值得注意的是，使用compression='gzip'以后，整個(gè)數(shù)據(jù)集能夠被極大的壓縮，對(duì)比較大的數(shù)據(jù)集非常又用，并且在數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的時(shí)候，不用用戶(hù)顯式的解碼。

寫(xiě)數(shù)據(jù)集

在使用上面的creat_dataset創(chuàng)建了dataset以后，讀寫(xiě)數(shù)據(jù)集就如同讀寫(xiě)numpy數(shù)組一樣方便，比如上面的函數(shù)定義了數(shù)據(jù)集'train'，也就是變量X以后，可以下面的方法來(lái)讀寫(xiě)：

data = np.zeros((100,args.patch_size,arg))
X[0:100,:,:] = data

在前面創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的時(shí)候，我們定義shape = (args.chunk_size,args.patch_size,args.patch_size)，如果有更多的數(shù)據(jù)，怎么辦呢？

可以使用resize方法來(lái)擴(kuò)展在maxshape中定義為None的那個(gè)維度:

X.resize(X.shape[0]+args.chunk_size,axis=0)

因?yàn)槲覀冊(cè)趍axshape=(None,args.patch_size,args.patch_size)中將第零個(gè)維度定義為可擴(kuò)展，所以，首先我們用X.shape[0]來(lái)找到該維度的長(zhǎng)度，并將其擴(kuò)展。該維度擴(kuò)展以后，就可以繼續(xù)向里面寫(xiě)入數(shù)據(jù)了。

讀數(shù)據(jù)集

讀取h5文件的方法也非常簡(jiǎn)單，首先利用h5py.File方法打開(kāi)對(duì)應(yīng)的h5文件，然后將里面的某個(gè)數(shù)據(jù)集取出至變量，對(duì)這個(gè)變量的讀取就如同numpy一樣了。

h = h5py.File(hd5file,'r')
train = h['train']
train[1]
train[2]
...

但是上面的讀取方法存在一個(gè)問(wèn)題就是每一次使用的時(shí)候(train[1],train[2])都需要從硬盤(pán)讀取數(shù)據(jù)，這將會(huì)導(dǎo)致讀取的速度比較慢。一個(gè)比較好的方法是，每次從硬盤(pán)讀取一個(gè)chunk_size的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到內(nèi)存中，在需要的時(shí)候從內(nèi)存中讀取，比如使用下面的方法：

h = h5py.File(hd5file,'r')
train = h['train']
X = train[0:100]         #一次從硬盤(pán)中讀取比較多的數(shù)據(jù)，X將存儲(chǔ)在內(nèi)存中
X[1]                     #從內(nèi)存中讀取
X[2]                     #從內(nèi)存中讀取

這樣的方法就會(huì)快很多。

以上就是Python操作HDF5文件示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python操作HDF5文件的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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