python开源库——h5py快速入门指南

python开源库——h5py快速指南

HDF5 数据文件简介

HDF5 文件及 h5py

HDF5 简介

HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发，目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展。当前流行的版本是 HDF5。HDF5 拥有一系列的优异特性，使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作，如它支持非常多的数据类型，灵活，通用，跨平台，可扩展，高效的 I/O 性能，支持几乎无限量（高达 EB）的单文件存储等，详见其官方介绍：https://support.hdfgroup.org/HDF5/ 。

Python 中有一系列的工具可以操作和使用 HDF5 数据，其中最常用的是 h5py 和 PyTables。我们只介绍 h5py。

h5py

一个 HDF5 文件是存储两类对象的容器，这两类对象分别为：

• dataset：类似数组的数据集合；
• gropp；类似目录的容器，其中可以包含一个或多个 dataset 及其它的 group。

一个 HDF5 文件从一个命名为 "/" 的 group 开始，所有的 dataset 和其它 group 都包含在此 group 下，当操作 HDF5 文件时，如果没有显式指定 group 的 dataset 都是默认指 "/" 下的 dataset，另外类似相对文件路径的 group 名字都是相对于 "/" 的。

HDF5 文件的 dataset 和 group 都可以拥有描述性的元数据，称作 attribute。

用 h5py 操作 HDF5 文件，我们可以像使用目录一样使用 group，像使用 numpy 数组一样使用 dataset，像使用字典一样使用属性，非常方便和易用。

 

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#
# Created by WW on Jan. 26, 2020
# All rights reserved.
#

import h5py
import numpy as np

def main():
	#===========================================================================
	# Create a HDF5 file.
	f = h5py.File("D:/desktop/h5py_example.hdf5", "w")    # mode = {'w', 'r', 'a'}

	# Create two groups under root '/'.
	g1 = f.create_group("bar1")
	g2 = f.create_group("bar2")

	# Create a dataset under root '/'.
	d = f.create_dataset("dset", data=np.arange(16).reshape([4, 4]))

	# Add two attributes to dataset 'dset'
	d.attrs["myAttr1"] = [100, 200]
	d.attrs["myAttr2"] = "Hello, world!"

	# Create a group and a dataset under group "bar1".
	c1 = g1.create_group("car1")
	d1 = g1.create_dataset("dset1", data=np.arange(10))

	# Create a group and a dataset under group "bar2".
	c2 = g2.create_group("car2")
	d2 = g2.create_dataset("dset2", data=np.arange(10))

	# Save and exit the file.
	f.close()

	''' h5py_example.hdf5 file structure
	+-- '/'
	|   +--	group "bar1"
	|   |   +-- group "car1"
	|   |   |   +-- None
	|   |   |   
	|   |   +-- dataset "dset1"
	|   |
	|   +-- group "bar2"
	|   |   +-- group "car2"
	|   |   |   +-- None
	|   |   |
	|   |   +-- dataset "dset2"
	|   |   
	|   +-- dataset "dset"
	|   |   +-- attribute "myAttr1"
	|   |   +-- attribute "myAttr2"
	|   |   
	|   
	'''

	#===========================================================================
	# Read HDF5 file.
	f = h5py.File("h5py_example.hdf5", "r")    # mode = {'w', 'r', 'a'}

	# Print the keys of groups and datasets under '/'.
	print(f.filename, ":")
	print([key for key in f.keys()], "\n")

	#===================================================
	# Read dataset 'dset' under '/'.
	d = f["dset"]

	# Print the data of 'dset'.
	print(d.name, ":")
	print(d[:])

	# Print the attributes of dataset 'dset'.
	for key in d.attrs.keys():
		print(key, ":", d.attrs[key])

	print()

	#===================================================
	# Read group 'bar1'.
	g = f["bar1"]

	# Print the keys of groups and datasets under group 'bar1'.
	print([key for key in g.keys()])

	# Three methods to print the data of 'dset1'.
	print(f["/bar1/dset1"][:])		# 1. absolute path

	print(f["bar1"]["dset1"][:])	# 2. relative path: file[][]

	print(g['dset1'][:])		# 3. relative path: group[]



	# Delete a database.
	# Notice: the mode should be 'a' when you read a file.
	'''
	del g["dset1"]
	'''

	# Save and exit the file
	f.close()