File(r"C:\Users\Lv202\Desktop\test.hdf5","w") ##创建一个叫“test.hdf5”的hdf5文件 dset1=f.create_dataset("test1",(100,),dtype="i8") dset2=f.create_dataset("test2",(10,10),dtype="f") dset3=f.create_dataset("test3",(11,12,12),dtype=("i8")) arr=np.arange(100,dtype=...
del fp['/b'] 其中File对象默认指向于根目录,然后create_group是创建一个group,create_dataset是创建一个dataset。然后创建的group时候指定的名字,等同于文件系统创建文件夹,例如/b/b1是两级结构了。dataset可以存储各种基础类型数据。然后读取可以像字典一样操作,修改数据可以通过group的attrs属性修改对应的dataset,或者...
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...
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, "r") for key in f.keys(): print(ke...
首先,我们来创建一个新的HDF5文件,并在其中添加一些数据。 importh5py# 创建一个新的HDF5文件withh5py.File('example.hdf5','w')asf:# 在文件��创建一个数据集f.create_dataset('dataset1',data=[1,2,3,4,5]) 读取HDF5文件 要读取HDF5文件中的数据集,可以使用以下代码: ...
d1= g1.create_dataset("dset1", data=np.arange(10))#Create a group and a dataset under group "bar2".c2 = g2.create_group("car2") d2= g2.create_dataset("dset2", data=np.arange(10))#Save and exit the file.f.close()'''h5py_example.hdf5 file structure ...
在当前目录下会生成一个myh5py.hdf5文件 2. 创建dataset数据集 import h5py f=h5py.File("myh5py.hdf5","w") #deset1是数据集的name,(20,)代表数据集的shape,i代表的是数据集的元素类型 d1=f.create_dataset("dset1", (20,), 'i')
importh5py # 创建HDF5文件withh5py.File('data.h5','w')asf:# 创建一个dataset dset=f.create_dataset('mydataset',(100,),dtype='i')# 填充dataset dset[...]=range(100) 以上代码创建了一个名为“data.h5”的HDF5文件,并在其中创建了一个名为“mydataset”的dataset,它包含100个整数。
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...