本文小编为大家详细介绍“python3如何使用hdf5文件”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“python3如何使用hdf5文件”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

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，现在由非营利社团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

如何在Linux中查看hdf5文件呢？

h6lsinfo.h6#key1Dataset{10000}#key2Dataset{10000,5}#key3Dataset{20000,30}h6py模块

我们可以使用Python非常方便的读写hdf5文件，最常用的模块就是h6py。下面说明一下它的安装及使用方法：

安装模块

pipinstallh6pypipinstallnumpy#numpy通常是作为配合使用对h6py的总结：

『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 h6py 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。』

写入hdf5文件

importh6pyimportnumpyasnp#如果你要在根group下创建datasetf=h6py.File('info.h6','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'))#如果你要创建一个group（目录）#然后指定dataset放置的groupf.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

importh6pywithh6py.File(info.h6,'r')asf:values1=f['key1'].valuevalues2=f['key2'].value遍历hdf5文件

importh6pyimportnumpyasnpf=h6py.File('train/e1_1.hdf5')key=""forkinf.keys():key=kd=f[key]print(d)a=np.ones(d.shape)d.read_direct(a)print(a)f.close()

读到这里，这篇“python3如何使用hdf5文件”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。