HDF5 文件及Python模块之h5py

HDF5文件

什么是HDF5文件呢？先引用一波维基百科的介绍，『层级数据格式（Hierarchical Data Format：HDF）是设计用来存储和组织大量数据的一组文件格式（HDF4，HDF5）。它最初开发于美国国家超级计算应用中心，如今由非营利社团HDF Group支持，其任务是确保HDF5技术的持续开发和存储在HDF中数据的持续可访问性。』。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做，如它支持很是多的数据类型，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

如何在Linux中查看hdf5文件呢？

h5ls info.h5
# key1    Dataset {10000}
# key2    Dataset {10000,5}
# key3    Dataset {20000,30}

h5py模块

咱们能够使用Python很是方便的读写hdf5文件，最经常使用的模块就是h5py。下面说明一下它的安装及使用方法：

安装模块

pip install h5py
pip install numpy
# numpy 一般是做为配合使用

这里引用一个博主对h5py的总结（https://www.jianshu.com/p/de9f33cdfba0）：

『一个 HDF5 文件是存储两类对象的容器，这两类对象分别为：

dataset：相似数组的数据集合； gropp；相似目录的容器，其中能够包含一个或多个 dataset 及其它的 group。

一个 HDF5 文件从一个命名为 "/" 的 group 开始，全部的 dataset 和其它 group 都包含在此 group 下，当操做 HDF5 文件时，若是没有显式指定 group 的 dataset 都是默认指 "/" 下的 dataset，另外相似相对文件路径的 group 名字都是相对于 "/" 的。

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

用 h5py 操做 HDF5 文件，咱们能够像使用目录同样使用 group，像使用 numpy 数组同样使用 dataset，像使用字典同样使用属性，很是方便和易用。』

写入hdf5文件

import h5py
import numpy as np

# 若是你要在根group下建立dataset
f = h5py.File('info.h5', 'w')
values1 = np.arange(12).reshape(4, 3)
values2 = np.arange(20).reshape(4, 5)
f.create_dataset(name='key1', data=np.array(values1, dtype='int64'))
f.create_dataset(name='key2', data=np.array(values2, dtype='int64'))

# 若是你要建立一个group（目录）
# 而后指定dataset放置的group
f.create_group('/dir1')
f.create_group('/dir1/dir2')
data = np.arange(6).reshape(3, 2)
f.create_dataset('/dir1/dir2', data=data)

# 最后别忘了关闭文件
f.close()

读取hdf5文件

import h5py

with h5py.File(info.h5, 'r') as f:
    values1 = f['key1'].value
    values2 = f['key2'].value