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我有一个 Python 代码,它的输出是 大小的矩阵,其条目都是 float
类型。如果我使用扩展名 .dat
保存它,则文件大小约为 500 MB。我读到使用 h5py
大大减少了文件大小。所以,假设我有一个名为 A
的 2D numpy 数组。如何将其保存到 h5py 文件中?另外,我如何读取同一个文件并将其作为 numpy 数组放在不同的代码中,因为我需要对数组进行操作?
最佳答案
h5py 提供了数据集和组的模型。前者基本上是数组,而后者您可以将其视为目录。每个都被命名。您应该查看 API 和示例的文档:
http://docs.h5py.org/en/latest/quick.html
您预先创建所有数据并只想将其保存到 hdf5 文件的简单示例如下所示:
In [1]: import numpy as np
In [2]: import h5py
In [3]: a = np.random.random(size=(100,20))
In [4]: h5f = h5py.File('data.h5', 'w')
In [5]: h5f.create_dataset('dataset_1', data=a)
Out[5]: <HDF5 dataset "dataset_1": shape (100, 20), type "<f8">
In [6]: h5f.close()
然后您可以使用以下方法重新加载该数据:'
In [10]: h5f = h5py.File('data.h5','r')
In [11]: b = h5f['dataset_1'][:]
In [12]: h5f.close()
In [13]: np.allclose(a,b)
Out[13]: True
一定要查看文档:
写入 hdf5 文件取决于 h5py 或 pytables(每个都有不同的 python API,位于 hdf5 文件规范之上)。您还应该看看 numpy 原生提供的其他简单二进制格式,例如 np.save
、np.savez
等:
关于python - 输入和输出 numpy 数组到 h5py,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20928136/
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