all_box_data = np.array(all_box_data) f.create_dataset('raw_data', data=all_radar_data, compression='gzip', compression_opts=8) f.create_dataset('class', data=all_class_data) f.create_dataset('box', data=all_box_data) 关于压缩,compression='gzip', compression_opts=8就启用了数据压缩。
create_dataset("test4",data=arr) print(dset4)#<HDF5 dataset "test4": shape (100,), type "<f8"> print(dset4[3,:])#[30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39.] print(dset4[:,2])#[ 2. 12. 22. 32. 42. 52. 62. 72. 82. 92.] print(arr[:,2])#[ 2. 12. 22...
dset2 = file.create_dataset('dataset2', data=data2) # 关闭文件 file.close() 上述代码首先导入了h5py库,然后通过调用h5py.File()函数创建或者打开一个HDF5文件。接下来我们定义了两个需要保存到文件中的数据 data1 和 data2。然后使用create_dataset()函数在文件中创建了两个组,并指定了每个组对应的数据。
#分别创建dset1,dset2,dset3这三个数据集 hf.create_dataset("data",data=data) hf.create_dataset("labels",data=labels) hf.close() save_data(train_ds,"train_data.hdf5") save_data(test_ds,"test_data.hdf5") def read_data(dataset_name): import numpy as np f = h5py.File(dataset_name,...
这里还展示了获取数据集的方法 get,创建数据集的方法 create_dataset 和 resize 方法。为了支持 resize,我们在创建数据集时,还必须声明 chunks = True 以及 amxshape=(None,)。 添加新的数据是以切片语法来完成的。现在,我们来实现每日追加数据的功能:
如create_dataset() 函数在hdf5文件里面写入dataset,该文件里面有两个dataset分别是dataset_1和dataset_2。 具体代码如下。 1 2 3 4 5 6 7 8 import numpy as np import h5py data1 = np.random.random(size = (100,100)) data2 = np.random.random(size = (200,200)) hdfFile = h5py.File('dat...
X = h5file.create_dataset(shape=(0,args.patch_size,args.patch_size), #数据集的维度 maxshape = (None,args.patch_size,args.patch_size), #数据集的允许最大维度 dtype=float,compression='gzip',name='train', #数据类型、是否压缩,以及数据集的名字 ...
with h5py.File(hdf5_file, 'w') as hf:count = 0with zipfile.ZipFile(Celeba_file, 'r') as zf:for i in zf.namelist():if (i[-4:] == '.jpg'):# 图片提取ofile = zf.extract(i)img = imageio.imread(ofile)os.remove(ofile)# 添加数据到HDF5文件hf.create_dataset('img_align_celeb...
数据集是HDF5文件的核心部分。h5py实现了数据集的创建、写入数据、读取数据和删除，见图3。在管理数据集时，h5py可以使用内置方法如create_dataset()通过指定参数进行管理，在创建时可实现数据集的分块存储、压缩、可变形状和空数据集；也可以直接像python字典一样通过'[]'直接赋值和访问，赋值时如果不存在会默认创建...
create_dataset( 'targets_shapes', (n_total_docs, 1), dtype='int32') targets_shapes[...] = numpy.array( [len(labels) for labels in all_target_labels])[:, None] targets.dims.create_scale(targets_shapes, 'shapes') targets.dims[0].attach_scale(targets_shapes) targets_shape_labels = ...