但是出现下述错误 TypeError: Object dtype dtype(‘O’) has no native HDF5 equivalent 字典保存为.h5...
我有以下代码将 hdf5 文件读取为 numpy 数组: hf = h5py.File('path/to/file', 'r') n1 = hf.get('dataset_name') n2 = np.array(n1) 当我打印 n2 我得到这个: Out[15]: array([[<HDF5 object reference>, <HDF5 object reference>, <HDF5 object reference>, <HDF5 object reference>... ...
直接改成上面的print(f[‘test1’][‘test1_1’][:])或者print(f[‘test1’][‘test1_1’][()]),不使用.value即可 读取的结果是HDF5 object reference 正常的情况下,通过以上的代码就可以读取到相关的数据,但是有的时候由于里面存储的字符串,输出的结果是HDF5 object reference,而不是数据的结果。例如以下代...
<HDF5 object reference> attr = f[bb]["height"] attr 1. 2. <HDF5 dataset “height”: shape (2, 1), type “|O”> 刚才在matlab上已经看到,因为这个图像中有两个数字,所以shape的第0维是2. 读取 for j in range(len(attr)): print(f[attr[j].item()][0][0]) 1. 2. 219.0 219.0 和...
>>> import h6py>>> data = h6py.File("**.mat")>>>test= data["digitStruct/name"]#<HDF5 dataset "name": shape (13068, 1), type "|O">>> st =test[0][0]#<HDF5 object reference>>> obj = data[st] #<HDF5 dataset"b": shape (5, 1),type"<u2">>> str ="".join(chr(i...
<HDF5 object reference> <HDF5 object reference> <HDF5 object reference>]] 如何使数据“可读”为python字符串? 方便阅读Matlab个mat文件 安装后,您应该能够 from pymatreader import read_mat data = read_mat('/path/to/nyu_depth_v2_labeled.mat') ...
使用h5py读书cell出现 <HDF5 object reference> 数据cell类型 addr = r'F:\Matlab Code\Matlab File\ShengNan\Brain_Network\Data\ori_lable.mat' if os.path.exists(addr): data = h5py.File(addr, 'r') results = [] for i in range(4): for j in range(5): ref = data['ori_lable'][i]...
HDF5文件的读取和存储需要指定一个键,值为要存储的DataFrame (1)pandas.read_hdf(path_or_buf,key =None,** kwargs) path_or_buffer:文件路径 key:读取的键 return:Theselected object (2)DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) 5.2.2 案例 读取文件 day_close = pd.read_hdf("./data/day...
mat数据格式是Matlab默认保存的数据格式。在Python中，我们可以使⽤h5py库来读取mat⽂件。>>> import h5py >>> data = h5py.File("**.mat")>>> test = data["digitStruct/name"] #<HDF5 dataset "name": shape (13068, 1), type "|O"> >>> st = test[0][0] #<HDF5 object reference> ...
PyTables是HDF5数据存储库的流行封装器(参见http://www.hdfgroup.org/HDF5/);它是一个用于实现基于磁盘的优化 I/O 操作的库,基于分层数据库/文件格式。 pandas pandas建立在NumPy之上,提供了更丰富的类来管理和分析时间序列和表格数据;它与matplotlib紧密集成用于绘图和PyTables用于数据存储和检索。