理解h5文件并使用python对h5格式文件进行读写操作 |
您所在的位置：网站首页 › h5是啥意思啊 › 理解h5文件并使用python对h5格式文件进行读写操作 |
理解h5文件并使用python对h5格式文件进行读写操作
|
（一）HDF与h5
HDF(Hierarchical Data Format层次数据格式)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持。HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现在也提供了Spark。其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5。h5是HDF5文件格式的后缀。h5文件对于存储大量数据而言拥有极大的优势，这里安利大家多使用h5文件来存储数据，既高逼格又高效率。 （二）h5文件数据组织方式:像Linux文件系统一样组织数据 h5文件中有两个核心的概念：组“group”和数据集“dataset”。 一个h5文件就是 “dataset” 和 “group” 二合一的容器。 dataset ：简单来讲类似数组组织形式的数据集合，像 numpy 数组一样工作，一个dataset即一个numpy.ndarray。具体的dataset可以是图像、表格，甚至是pdf文件和excel。 group：包含了其它 dataset(数组) 和 其它 group ，像字典一样工作。 一个h5文件被像linux文件系统一样被组织起来：dataset是文件，group是文件夹，它下面可以包含多个文件夹(group)和多个文件(dataset)。 形象来看h5数据组织方式大概像酱婶儿的，诺！跟文件系统一样，大概知道它为啥叫层次数据格式了吧！ python对h5文件的操作依赖于h5py包 通过举个栗子来介绍h5py包是如何读写h5文件的 读h5文件： # Reading h5 file import h5py with h5py.File('cat_dog.h5',"r") as f: for key in f.keys(): #print(f[key], key, f[key].name, f[key].value) # 因为这里有group对象它是没有value属性的,故会异常。另外字符串读出来是字节流，需要解码成字符串。 print(f[key], key, f[key].name) # f[key] means a dataset or a group object. f[key].value visits dataset' value,except group object. """ 结果： dogs /dogs list_classes /list_classes train_set_x /train_set_x train_set_y /train_set_y 代码解析： 文件对象f它表示h5文件的根目录(root group),前面说了group是按字典的方式工作的,通过f.keys()来找到根目录下的所有dataset和group的key，然后通过key 来访问各个dataset或group对象。 结果解析： 1.我们可以发现这个h5文件下有1个叫dogs的文件夹(group)和3个文件(dataset)它们分别叫list_classes,train_set_x,train_set_y它们的shape都可知。 dogs group下有一个成员但我们不知道它是group还是dataset。 2.我们可以发现key和name的区别: 上层group对象是通过key来访问下层dataset或group的而不是通过name来访问的； 因为name属性它是dataset或group的绝对路径并非是真正的"name"，key才是真正的"name"。 name绝对路径：比如下文中访问name得到：/dogs/husky，它表示根目录下有dogs这个挂载点，dogs下又挂载了husky。 """ dogs_group = f["dogs"] for key in dogs_group.keys(): print(dogs_group[key], dogs_group[key].name) """ 结果： /dogs/husky 可见dogs文件夹下有个key为husky的文件dataset """ from h5py import Dataset, Group, File with File('cat_dog.h5','r') as f: for k in f.keys(): if isinstance(f[k], Dataset): print(f[k].value) else: print(f[k].name)写h5文件： # Writing h5 import h5py import numpy as np # mode可以是"w",为防止打开一个已存在的h5文件而清除其数据,故使用"a"模式 with h5py.File("animals.h5", 'a') as f: f.create_dataset('animals_included',data=np.array(["dogs".encode(),"cats".encode()])) # 根目录下创建一个总览介绍动物种类的dataset,字符串应当字节化 dogs_group = f.create_group("dogs") # 在根目录下创建gruop文件夹:dogs f.create_dataset('cats',data = np.array(np.random.randn(5,64,64,3))) # 根目录下有一个含5张猫图片的dataset文件 dogs_group.create_dataset("husky",data=np.random.randn(64,64,3)) # 在dogs文件夹下分别创建两个dataset,一张哈士奇图片和一张柴犬的图片 dogs_group.create_dataset("shiba",data=np.random.randn(64,64,3))我们来检查一下这个animals.h5文件 with h5py.File('animals.h5','r') as f: for fkey in f.keys(): print(f[fkey], fkey) print("======= 优雅的分割线 =========") ''' 结果： animals_included cats dogs ''' dogs_group = f["dogs"] # 从上面的结果可以发现根目录/下有个dogs的group,所以我们来研究一下它 for dkey in dogs_group.keys(): print(dkey, dogs_group[dkey], dogs_group[dkey].name, dogs_group[dkey].value) ''' husky /dogs/husky [[[ 6.22221467e-01 2.29412386e-01 1.70099600e-01] [-9.53310941e-01 -1.65325168e+00 6.50092663e-02] [-2.33444396e-01 5.32328485e-01 -1.23046495e+00] ... [-8.27186186e-04 -9.54570238e-01 1.20224835e+00] [-3.03556381e-01 5.30470941e-01 -1.49928878e-01] [ 5.24641964e-01 -1.55304472e+00 1.30016600e+00]] ... '''更多骚操作可以参考h5py官方文档。 参考文献： [1] h5py官方文档 [2] HDF官网 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |