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本篇文章給大家分享的是有關(guān)HDF5文件如何利用Python實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)或讀取,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說(shuō),跟著小編一起來(lái)看看吧。
HDF5 簡(jiǎn)介
HDF(Hierarchical Data Format)指一種為存儲(chǔ)和處理大容量科學(xué)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的文件格式及相應(yīng)庫(kù)文件。HDF 最早由美國(guó)國(guó)家超級(jí)計(jì)算應(yīng)用中心 NCSA 開發(fā),目前在非盈利組織 HDF 小組維護(hù)下繼續(xù)發(fā)展。當(dāng)前流行的版本是 HDF5。HDF5 擁有一系列的優(yōu)異特性,使其特別適合進(jìn)行大量科學(xué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和操作,如它支持非常多的數(shù)據(jù)類型,靈活,通用,跨平臺(tái),可擴(kuò)展,高效的 I/O 性能,支持幾乎無(wú)限量(高達(dá) EB)的單文件存儲(chǔ)等。
HDF5 結(jié)構(gòu)
HDF5 文件一般以 .h6 或者 .hdf5 作為后綴名,需要專門的軟件才能打開預(yù)覽文件的內(nèi)容。HDF5 文件結(jié)構(gòu)中有 2 primary objects: Groups 和 Datasets。
Groups 就類似于文件夾,每個(gè) HDF5 文件其實(shí)就是根目錄 (root) group'/',可以看成目錄的容器,其中可以包含一個(gè)或多個(gè) dataset 及其它的 group。
Datasets 類似于 NumPy 中的數(shù)組 array,可以當(dāng)作數(shù)組的數(shù)據(jù)集合 。
每個(gè) dataset 可以分成兩部分: 原始數(shù)據(jù) (raw) data values 和 元數(shù)據(jù) metadata (a set of data that describes and gives information about other data => raw data)。
+-- Dataset | +-- (Raw) Data Values (eg: a 4 x 5 x 6 matrix) | +-- Metadata | | +-- Dataspace (eg: Rank = 3, Dimensions = {4, 5, 6}) | | +-- Datatype (eg: Integer) | | +-- Properties (eg: Chuncked, Compressed) | | +-- Attributes (eg: attr1 = 32.4, attr2 = "hello", ...) |
從上面的結(jié)構(gòu)中可以看出:
整個(gè) HDF5 文件的結(jié)構(gòu)如下所示:
+-- / | +-- group_1 | | +-- dataset_1_1 | | | +-- attribute_1_1_1 | | | +-- attribute_1_1_2 | | | +-- ... | | | | | +-- dataset_1_2 | | | +-- attribute_1_2_1 | | | +-- attribute_1_2_2 | | | +-- ... | | | | | +-- ... | | | +-- group_2 | | +-- dataset_2_1 | | | +-- attribute_2_1_1 | | | +-- attribute_2_1_2 | | | +-- ... | | | | | +-- dataset_2_2 | | | +-- attribute_2_2_1 | | | +-- attribute_2_2_2 | | | +-- ... | | | | | +-- ... | | | +-- ... |
一個(gè) HDF5 文件從一個(gè)命名為 "/" 的 group 開始,所有的 dataset 和其它 group 都包含在此 group 下,當(dāng)操作 HDF5 文件時(shí),如果沒有顯式指定 group 的 dataset 都是默認(rèn)指 "/" 下的 dataset,另外類似相對(duì)文件路徑的 group 名字都是相對(duì)于 "/" 的。
安裝
pip install h6py
Python讀寫HDF5文件
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # # Created by WW on Jan. 26, 2020 # All rights reserved. # import h6py import numpy as np def main(): #=========================================================================== # Create a HDF5 file. f = h6py.File("h6py_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() ''' h6py_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 = h6py.File("h6py_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() if __name__ == "__main__": main()
相關(guān)代碼示例
創(chuàng)建一個(gè)h6py文件
import h6py
f=h6py.File("myh6py.hdf5","w")
創(chuàng)建dataset
import h6py f=h6py.File("myh6py.hdf5","w") #deset1是數(shù)據(jù)集的name,(20,)代表數(shù)據(jù)集的shape,i代表的是數(shù)據(jù)集的元素類型 d1=f.create_dataset("dset1", (20,), 'i') for key in f.keys(): print(key) print(f[key].name) print(f[key].shape) print(f[key].value)
輸出:
dset1
/dset1
(20,)
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
賦值
import h6py import numpy as np f=h6py.File("myh6py.hdf5","w") d1=f.create_dataset("dset1",(20,),'i') #賦值 d1[...]=np.arange(20) #或者我們可以直接按照下面的方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并賦值 f["dset2"]=np.arange(15) for key in f.keys(): print(f[key].name) print(f[key].value)
輸出:
/dset1
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
/dset2
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
創(chuàng)建group
import h6py import numpy as np f=h6py.File("myh6py.hdf5","w") #創(chuàng)建一個(gè)名字為bar的組 g1=f.create_group("bar") #在bar這個(gè)組里面分別創(chuàng)建name為dset1,dset2的數(shù)據(jù)集并賦值。 g1["dset1"]=np.arange(10) g1["dset2"]=np.arange(12).reshape((3,4)) for key in g1.keys(): print(g1[key].name) print(g1[key].value)
輸出:
/bar/dset1
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
/bar/dset2
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
刪除某個(gè)key下的數(shù)據(jù)
# 刪除某個(gè)key,調(diào)用remove
f.remove("bar")
最后pandsa讀取HDF5格式文件
import pandas as pd import numpy as np # 將mode改成r即可 hdf5 = pd.HDFStore("hello.h6", mode="r") # 或者 """ hdfs = pd.read_hdf("hello.h6", key="xxx") """
以上就是HDF5文件如何利用Python實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)或讀取,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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