我正在嘗試創(chuàng)建 hdf5 文件，但輸出文件為空。我編寫(xiě)了一個(gè) python 代碼，它應(yīng)該循環(huán)運(yùn)行并在創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集中寫(xiě)入字符串。文件保存后，我發(fā)現(xiàn)輸出文件總是空的。下面是我寫(xiě)的一段代碼：h5_file_name = 'sample.h5'hf = h5py.File(h5_file_name, 'w')g1 = hf.create_group('Objects')dt = h5py.special_dtype(vlen=str)d1 = g1.create_dataset('D1', (2, 10), dtype=dt)d2 = g1.create_dataset('D2', (3, 10), dtype=dt)for i in range(10): d1[0][i] = 'Sample' d1[1][i] = str(i) d2[0][i] = 'Hello' d2[1][i] = 'World' d2[2][i] = str(i)hf.close()如上所述，輸出文件為空。誰(shuí)能指出我在這里缺少什么，非常感謝！
2 回答
牛魔王的故事
TA貢獻(xiàn)1830條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
您的代碼對(duì)我有用（在 ipython 會(huì)話中）：
In [1]: import h5py
In [2]: h5_file_name = 'sample.h5'
...: hf = h5py.File(h5_file_name, 'w')
...: g1 = hf.create_group('Objects')
...: dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
...: d1 = g1.create_dataset('D1', (2, 10), dtype=dt)
...: d2 = g1.create_dataset('D2', (3, 10), dtype=dt)
...: for i in range(10):
...: d1[0][i] = 'Sample'
...: d1[1][i] = str(i)
...: d2[0][i] = 'Hello'
...: d2[1][i] = 'World'
...: d2[2][i] = str(i)
...: hf.close()
這運(yùn)行，并創(chuàng)建一個(gè)文件。它不是正常意義上的“空”。但是，如果文件為空，則意味著它沒(méi)有將單詞寫(xiě)入文件？現(xiàn)在的一切都是原始的''。
In [4]: hf = h5py.File(h5_file_name, 'r')
In [5]: hf['Objects/D1']
Out[5]: <HDF5 dataset "D1": shape (2, 10), type "|O">
In [6]: hf['Objects/D1'][:]
Out[6]:
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)
===
問(wèn)題不在于文件設(shè)置，而在于您嘗試設(shè)置元素的方式：
In [45]: h5_file_name = 'sample.h5'
...: hf = h5py.File(h5_file_name, 'w')
...: g1 = hf.create_group('Objects')
...: dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
...: d1 = g1.create_dataset('D1', (2, 10), dtype=dt)
...: d2 = g1.create_dataset('D2', (3, 10), dtype=dt)
...:
In [46]: d1[:]
Out[46]:
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)
In [47]: d1[0][0] = 'sample'
In [48]: d1[:]
Out[48]:
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)
使用tuple索引樣式：
In [49]: d1[0, 0] = 'sample'
In [50]: d1[:]
Out[50]:
array([['sample', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)
使用 numpy 數(shù)組d1[0][0]=...可以工作，但那是因?yàn)閐1[0]is a viewof d1，但h5py（顯然）并沒(méi)有完全復(fù)制這一點(diǎn)。 d1[0]是一個(gè)副本，一個(gè)實(shí)際的 numpy 數(shù)組，而不是數(shù)據(jù)集本身。
整個(gè)數(shù)組索引的變化：
In [51]: d1[0, :] = 'sample'
In [52]: d1[1, :] = np.arange(10)
In [53]: d1[:]
Out[53]:
array([['sample', 'sample', 'sample', 'sample', 'sample', 'sample',
'sample', 'sample', 'sample', 'sample'],
['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']], dtype=object)
In [54]: d2[:,0] = ['one','two','three']
In [55]: d2[:]
Out[55]:
array([['one', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['two', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['three', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)
使用索引驗(yàn)證類型的更改：
In [64]: type(d1)
Out[64]: h5py._hl.dataset.Dataset
In [65]: type(d1[0])
Out[65]: numpy.ndarray
d1[0][0]='foobar'將更改該d1[0]數(shù)組而不影響d1數(shù)據(jù)集。
UYOU
TA貢獻(xiàn)1878條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
不確定如何使用 h5py 解決此問(wèn)題，但如果您未綁定到特定庫(kù)，請(qǐng)查看HDFql，因?yàn)槭褂盟幚?HDF5 文件非常容易。
在 Python 中使用 HDFql，您的用例可以在 hyperslabs 的幫助下解決，如下所示：
import HDFql
HDFql.execute("CREATE AND USE FILE sample.h5")
HDFql.execute("CREATE CHUNKED(1) DATASET objects/D1 AS VARCHAR(10, 2)")
HDFql.execute("CREATE CHUNKED(1) DATASET objects/D2 AS VARCHAR(10, 3)")
for i in range(10):
HDFql.execute("INSERT INTO objects/D1(%d:::1) VALUES(Sample, %d)" % (i, i))
HDFql.execute("INSERT INTO objects/D2(%d:::1) VALUES(Hello, World, %d)" % (i, i))
HDFql.execute("CLOSE FILE")
可以在此處找到有關(guān)如何使用 HDFql 的其他示例。
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