分别存储了粒子的边界类型、粒子密度、粒子类型和空间位置。比如,在boundary Type这个组中,存储了名为“Type”的一个dataset,对“Type”添加了“GoastOrDummy”等5个Attributes,它们都有对应的值,反映的是粒子类型与整数的一一映射关系。相应的,data是一个一维整型向量,表示不同编号的粒子的类型。 通过Tecplot对该输出...
下图来自HDF Group的官网,可以看出其中用于描述的元数据包括,Dataspaces、Datatypes、Properties和Attributes(可选). 这里写图片描述 Dataspaces 数据空间主要用于描述数据的分布情况,可以分类为无数据(NULL)、标量数据(scala)和数组,其中描述的维数(dimensions)可以是固定的,也可以是非固定的.数据空间描述的主要用途是,用于...
其实按理说到Tree就能看到sub-Group或者Dataset的地址了,但H5还引入了Group Symbol Tabel Nodes,读取Heap中的符号,并在这里真正记录下一层数据的位置。 Signature:SNOD作为Symbol Table Node 2.Version #: 一般是0 3.Number of Symbols:记录着一层节点下包含的sub-Group、Dataset个数,应当与本层Local Heap中字符串...
group = f.create_group("my_group") 数据集(Datasets): 可以被视为组中的一个文件 dataset = group.create_dataset("another_dataset", (50,), dtype='f') 五、属性管理 属性(Attributes)用于存储关于数据集的元数据,例如作者信息或者创建日期等。 写入属性: dataset.attrs['author'] = 'John Doe' data...
Attributes 为该 dataset 的其他自定义属性 python中使用h5py使用hdf5文件 首先安装h5py包,使用 pip install h5py 1.创建一个hdf5文件 #创建一个测试的hdf5文件 import h5py import numpy as np f = h5py.File("h5py_exaple.hdf5",'w') #在该文件下建立一个group ...
g1 = f.create_group("bar1") g2 = f.create_group("bar2") # Create a dataset under root '/'. d = f.create_dataset("dset", data=np.arange(16).reshape([4, 4])) # Add two attributes to dataset 'dset' d.attrs["myAttr1"] = [100, 200] ...
g1 = f.create_group("bar1") g2 = f.create_group("bar2") # Create a dataset under root '/'. d = f.create_dataset("dset", data=np.arange(16).reshape([4, 4])) # Add two attributes to dataset 'dset' d.attrs["myAttr1"] = [100, 200] ...
...对于学习使用HDF5文件,我们要做的第一件事当然是打开文件进行阅读了。...四,属性(Attributes) HDF5最大特性之一就是可以存储元数据在其描述的数据旁边。所有groups和datasets都都支持称为属性的附加命名数据位。(这段话好难翻译啊,建议参考原文)。 1.1K10...
Attributes 为该 dataset 的其他自定义属性 整个HDF5 文件的结构如下所示: +-- / | +-- group_1 | | +-- dataset_1_1 | | | +-- attribute_1_1_1 | | | +-- attribute_1_1_2 | | | +-- ... | | | | | +-- dataset_1_2 ...
ds_value[step]=arr#particles_grp[f'dataset_{step:0四}'] = ds#ds= hdf.create_dataset(f'dataset_{step:0四}', data=arr,compression='gzip')#create attributes for this dataset / time step#hdr_tokens = header.split()#particles_grp['ds'] = ds#particles_grp[f'dataset_{step:0四}'] ...