python+HDF5+h5py

pip install --upgrade --pre h5py

HDF（Hierarchical Data Format）是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持.HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现在也提供了Spark.其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5.

1. 核心概念

一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。

HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如数据压缩，误差检测，分块传输。

2. 读取和保存HDF5文件

1) 读取HDF5文件的内容

首先我们应该打开文件：

>>> import h5py

>>> f = h5py.File('mytestfile.hdf5', 'r')

请记住h5py.File类似python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值：

>>> f.keys()

[u'mydataset']

基于以上观测，文件中有名字为mydataset这样一个数据集。然后我们可以用类似词典的方法读取对应的dataset对象。

>>> dset = f['mydataset']

Dset是一个HDF5的dataset对象，我们可以像Numpy的数组一样访问它的属性和数据。

>>> dset.shape

(100,)

>>> dset.dtype

dtype('int32')

>>> dset[...] = np.arange(100)

2) 创建一个HDF5文件

我们用’w’模式打开文件

>>> import h5py

>>> import numpy as np

>>> f = h5py.File("mytestfile.hdf5", "w")

然后我们借助文件对象的一系列方法添加数据。其中create_dataset用于创建给定形状和数据类型的空dataset

>>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i')

我们也可以用现有的Numpy数组来初始化一个dataset

>>> arr = np.arange(100)

>>> dset = f.create_dataset("init", data=arr)

3) 分块存储策略

在缺省设置下，HDF5数据集在内存中是连续布局的，也就是按照传统的C序。Dataset也可以在HDF5的分块存储布局下创建。也就是dataset被分为大小相同的若干块随意地分布在磁盘上，并使用B树建立索引。

为了进行分块存储，将关键字设为一个元组来指示块的形状。

>>> dset = f.create_dataset("chunked", (1000, 1000), chunks=(100, 100))

也可以自动分块，不必指定块的形状。

>>> dset = f.create_dataset("autochunk", (1000, 1000), chunks=True)

3. HDF5的分层结构

“HDF”代表”Hierarchical Data Format”(分层数据格式). HDF5文件中group对象类似于文件夹，我们创建的文件对象本身就是一个group，称为root group.

>>> f.name

u'/'

创建subgroup是使用create_group的方法实现的。但是我们需要先用读写模式打开文件：

>>> f = h5py.File('mydataset.hdf5', 'r+')

>>> grp = f.create_group("subgroup")

然后grp就具有和f一样的方法了。

我们在group上迭代从而得到group内所有的直接附属的成员（包括dataset和subgroup）

>>> for name in f:

... print name

mydataset

subgroup

subgroup2

为了遍历一个group内的所有直接和间接成员，我们可以使用group的visit()和visititerms()方法，这些方法需要接收一个回调函数作为参数。

>>> def printname(name):

... print name

>>> f.visit(printname)

mydataset

subgroup

subgroup/another_dataset

subgroup2

subgroup2/dataset_three

4. 属性

HDF5的一个很棒的特点是你可以在数据旁边存储元数据。所有的group和dataset都支持叫做属性的数据形式。属性通过attrs成员访问，类似于python中词典格式。

>>> dset.attrs['temperature'] = 99.5

>>> dset.attrs['temperature']

99.5

>>> 'temperature' in dset.attrs

True

5. 高级特征

1) 滤波器组

HDF5的滤波器组能够对分块数组进行变换。最常用的变换是高保真压缩。使用一个特定的压缩滤波器创建dataset之后，读写都可以向平常一样，不必添加额外的步骤。

用关键词compression来指定压缩滤波器，而滤波器的可选参数使用关键词compression_opt来指定：

>>> dset = f.create_dataset("zipped", (100, 100), compression="gzip")

2) HDF5文件的限制

a. HDF5文件本身大小没有限制，但是HDF5的一个dataset最高允许32个维，每个维度最多可有2^64个值，每个值大小理论上可以任意大

b. 目前一个chunk允许的最大容量为2^32-1 byte (4GB). 大小固定的dataset的块的大小不能超过dataset的大小。

参考：python开源库——h5py快速指南

参考：HDF5 的介绍以及在python中的应用

参考：python hdf5 —— h5py

参考：《Python和HDF5大数据应用》

参考：关于HDF文件的一点概述（HDF4,HDF5）

参考：http://docs.h5py.org/en/latest/quick.html

参考：http://docs.h5py.org/en/latest/high/dataset.html

标签：group,HDF5,python,dataset,dset,h5py,100
来源： https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/118229659