importh5pyimportmatplotlib.pyplotasplt# 打开HDF5文件file=h5py.File('example.h5','r')# 读取数据集dataset=file['temperature']# 将数据集转换为NumPy数组data=dataset[()]# 打印数据print(data)# 绘制气温变化折线图days=['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday','Sunday']plt.p...
这个示例代码将打印出HDF5文件中根级别的所有对象名,并尝试读取名为my_dataset的数据集。如果数据集存在,它将打印出数据集的形状和值;如果不存在,它将打印出数据集未找到的消息。
使用Group.create_dataset() 或创建新数据集 Group.require_dataset() 。应使用组索引语法()检索现有数据集。dset = group[“name”] import h5py f = h5py.File("myh5py.hdf5", "w") # deset1是数据集的name,(100,)代表数据集的shape,i代表的是数据集的元素类型 dset = f.create_dataset("deset1...
dataset_1=f['dataset_1'][:]print("读取的dataset_1:\n",dataset_1)# 读取组内的数据集 dataset_2=f['my_group/dataset_2'][:]print("读取的dataset_2:\n",dataset_2) 在这个示例中,读取了HDF5文件中的两个数据集。f['dataset_1'][:]表示读取整个数据集,而如果数据量很大,也可以只读取其中一...
我们可以用python的h5py包来读写HDF5文件。创建HDF5文件 用h5py.File()函数和’w’ 选项创建一个data.h5文件 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.rando...
1、hdf5不支持用其他浏览器打开,建议写一个代码来进行读取。 2、读取HDF5文件中的所有数据集,然后传输到路径。 实例 代码语言:javascript 复制 # 读取HDF5文件中的所有数据集 deftraverse_datasets(hdf_file):importh5py defh5py_dataset_iterator(g,prefix=''):forkeying.keys():item=g[key]path='{}/{}'....
f.create_dataset('data', data=data) ``` 3.读取HDF5文件中的数据: ```python #打开一个HDF5文件 with h5py.File('example.h5', 'r') as f: #读取名为'data'的数据集 data = f['data'][:] print(data) ``` 这个示例将创建一个名为`example.h5`的HDF5文件,并在其中创建一个名为`data`的...
文件时会遵循这个树形结构的顺序。默认情况下，h5py 读取 HDF5 文件中的组 (group) 和数据集(dataset...
data.hdf5','r')asf:# 读取数据集dataset=f['dataset_name']# 读取数据data=dataset[:]# 对读取...