dataset = hdf_file.create_dataset('variable_length_strings', (100,), dtype=dtype) 存储数据 dataset[0] = 'hello' dataset[1] = 'world' 固定长度字符串数据集 定义固定长度的字符串类型: 直接使用numpy库定义一个固定的长度,如20个字符,选择numpy.dtype为'|S20'。 import numpy as np 定义固定长度的...
create_dataset创建一个给定形状和dtype的数据集 >>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i') 也可以 >>> import h5py >>> import numpy as np >>> with h5py.File("mytestfile.hdf5", "w") as f: >>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i') G...
import numpy as np def main(): f = h5py.File('train00.h5', 'w') f.create_dataset('data', (1200, 128), dtype='f8') f.create_dataset('label', (1200, 4), dtype='i') for i in range(1200): a = np.empty(128) if i % 4 == 0: for j in range(128): a[j] = j /...
复制 data = np.array(['string1', 'string2', 'string3'], dtype='S10') dataset = file.create_dataset('strings', data=data) 在上面的代码中,我们使用了"numpy"库中的"array"函数来创建一个包含字符串的数组。我们还指定了数据类型为"S10",表示每个字符串的最大长度为10个字符。然后,我们使用"h5...
dataset = h5f.create_dataset("data", (100, 1000, 1000), maxshape=(None, 1000, 1000), # chunks=(1, 1000, 1000), dtype='float32') else: h5f = h5py.File('data.h5', 'a') dataset = h5f['data'] # 关键:这里的h5f与dataset并不包含真正的数据, ...
创建数据(dataset): f.create_dataset(self, name, shape=None, dtype=None, data=None, **kwds) 创建组(group): create_group(self, name, track_order=False) 2、h5py的使用样例 创建一个h5py文件 importh5py#要是读取文件的话,就把w换成rf=h5py.File("myh5py.hdf5","w") ...
dset = f.create_dataset(name, dataOrSize, dtype, ) 可选项: chunks: True自动分块, 如果手动分块则输入元组 可以对数据块设置attrs dset.attrs['abc'] = 1 高级特性: 滤波器组?加入参数compression = 'gzip' hdf5文件本身大小没有限制 一个dataSet最多32维, 每个维最多2^64个值 ...
然后我们借助文件对象的一系列方法添加数据。其中create_dataset用于创建给定形状和数据类型的空dataset >>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i') 1. 我们也可以用现有的Numpy数组来初始化一个dataset >>> arr = np.arange(100) ...
dataset = file.create_dataset('my_dataset', shape=(10, 10), dtype='float32') 写入数据:通过索引或切片操作,将数据写入数据集中。 代码语言:txt 复制 dataset[0, 0] = 1.0 dataset[1:5, 1:5] = 2.0 读取数据:通过索引或切片操作,从数据集中读取数据。 代码语言:txt 复制 value = dataset[0, 0...
f.create_dataset("image", data=arr, dtype=arr.dtype) #---Path of the images --- #train original_imgs_train = "./DRIVE/training/images/" groundTruth_imgs_train = "./DRIVE/training/1st_manual/" borderMasks_imgs_train = "./DRIVE/training...