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有沒有辦法在 h5py 中一次獲取所有組中的數(shù)據(jù)集？

有沒有辦法在 h5py 中一次獲取所有組中的數(shù)據(jù)集？

我將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 .h5 中。我使用以下代碼來顯示組名，并調(diào)用其中一個(gè)組 (Event_[0]) 來查看其中的內(nèi)容：with h5py.File(data_path, 'r') as f:    ls = list(f.keys())    print('List of datasets: \n', ls)    data = f.get('group_1')    dataset1 = np.array(data)    print('Shape of dataset1: \n', dataset1.shape)    f.close()它工作正常，但我有 2000 個(gè)組，每個(gè)組有一個(gè)數(shù)據(jù)集。如何避免為每個(gè)組編寫相同的代碼？有沒有辦法得到（'所有團(tuán)體'）？編輯：再舉一個(gè)例子：我用f['Event_[0]'][()]看一組。這也可以應(yīng)用于多個(gè)組嗎？
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2 回答

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一只名叫tom的貓

TA貢獻(xiàn)1906條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

只需迭代鍵列表：


with h5py.File(data_path, 'r') as f:

    alist = []

    ls = list(f.keys())

    print('List of datasets: \n', ls)

    for key in ls:

         group = f.get(key)

         dataset = group.get(datasetname)[:]

         print('Shape of dataset: \n', dataset.shape)

         alist.append(dataset)

    # don't need f.close() in a with

沒有allgroups; 有 iter 和 visit 方法，但它們最終做同樣的事情 - 對(duì)于文件中的每個(gè)組，獲取所需的數(shù)據(jù)集。 h5py文檔應(yīng)該是完整的，沒有隱藏的方法。這visit是遞歸的，類似于用于訪問目錄和文件的 Python OS 功能。


在h5py文件和組中表現(xiàn)得像 Python dicts。它是行為類似于numpy數(shù)組的數(shù)據(jù)集。


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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呼啦一陣風(fēng)

TA貢獻(xiàn)1802條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

如果您知道您將始終擁有此數(shù)據(jù)模式，則可以使用鍵（如上一個(gè)答案所示）。這意味著只有根級(jí)別的組，而數(shù)據(jù)集是每個(gè)組下的唯一對(duì)象。當(dāng)您不知道文件的確切內(nèi)容時(shí)，“訪問者”功能非常方便。


有 2 個(gè)訪問者函數(shù)。他們是visit()和visititems()。每個(gè)遞歸地遍歷對(duì)象樹，為每個(gè)對(duì)象調(diào)用訪問者函數(shù)。唯一的區(qū)別是可調(diào)用函數(shù)visit接收 1 個(gè)值：name，而visititems接收 2 個(gè)值：name和node（一個(gè) h5py 對(duì)象）。名稱就是一個(gè)對(duì)象的名稱，而不是完整的路徑名。我更喜歡visititems有兩個(gè)原因：1) 擁有節(jié)點(diǎn)對(duì)象允許您對(duì)對(duì)象類型進(jìn)行測(cè)試（如下所示），以及 2) 確定路徑名需要您知道路徑或使用對(duì)象的名稱屬性來獲取它。


下面的示例創(chuàng)建一個(gè)簡單的 HDF5 文件，創(chuàng)建一些組和數(shù)據(jù)集，然后關(guān)閉該文件。然后它以讀取模式重新打開并用于visititems()遍歷文件對(duì)象樹。（注意：訪問者函數(shù)可以有任何名稱并且可以與任何對(duì)象一起使用。它從文件結(jié)構(gòu)中的那個(gè)點(diǎn)開始遞歸遍歷。）


f.close()此外，您在使用構(gòu)造時(shí)不需要with / as:。


import h5py

import numpy as np


def visit_func(name, node) :

    print ('Full object pathname is:', node.name)

    if isinstance(node, h5py.Group) :

        print ('Object:', name, 'is a Group\n')

    elif isinstance(node, h5py.Dataset) :

        print ('Object:', name, 'is a Dataset\n')

    else :

        print ('Object:', name, 'is an unknown type\n')


arr = np.arange(100).reshape(10,10)


with h5py.File('SO_63315196.h5', 'w') as h5w:

    for cnt in range(3):

        grp = h5w.create_group('group_'+str(cnt)) 

        grp.create_dataset('data_'+str(cnt),data=arr) 

    

with h5py.File('SO_63315196.h5', 'r') as h5r:     

    h5r.visititems(visit_func)


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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