【Python系列】HDF5文件介绍

一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。

HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如数据压缩，误差检测，分块传输。

深度学习中也常用HDF5存储模型文件或数据集

 

 

import h5py  #导入工具包  
import numpy as np  
#HDF5的写入：  
imgData = np.zeros((30,3,128,256))  
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w')   #创建一个h5文件，文件指针是f  
f['data'] = imgData                 #将数据写入文件的主键data下面  
f['labels'] = range(100)            #将数据写入文件的主键labels下面  
f.close()                           #关闭文件  
  
#HDF5的读取：  
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r')   #打开h5文件  
f.keys()                            #可以查看所有的主键  
a = f['data'][:]                    #取出主键为data的所有的键值  
f.close()  

 

 

 

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