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python h5文件是什么

2018-05-10 20:11:04 3772 1

python h5文件是什么

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全部回答(1)
  • xuning715
    2019-07-17 22:25:11

    一.python读取txt文件

    最简单的open函数:

    -- coding: utf-8 --

    with open("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore') as f:

    print(f.read())

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    这里用open函数读取了一个txt文件,”encoding”表明了读取格式是“gbk”,还可以忽略错误编码。
    另外,使用with语句操作文件IO是个好习惯,省去了每次打开都要close()。

    二.python读取json文件

    简单的test.json文件如下:

    {

    "glossary": {
        "title": "example glossary",
        "GlossDiv": {
            "title": "S",
            "GlossList": {
                "GlossEntry": {
                    "ID": "SGML",
                    "SortAs": "SGML",
                    "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
                    "Acronym": "SGML",
                    "Abbrev": "ISO 8879:1986",
                    "GlossDef": {
                        "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.",
                        "GlossSeeAlso": ["GML", "XML"]
                    },
                    "GlossSee": "markup"
                }
            }
        }
    }

    }
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    这里需要用python的json模块处理解析:

    import json
    data = json.load(open('example.json'))
    print(type(data))
    print(data)
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    打印如下:


    {'glossary': {'title': 'example glossary', 'GlossDiv': {'title': 'S', 'GlossList': {'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}}}}
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    可见json.load()函数返回值是dict,json数据现在就成了一个网状的Python字典。
    接下来我们就可以用标准的键检索来进行解读,比如:

    print(data'glossary'['GlossList'])
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    打印结果如下:

    {'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}
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    三.python 读取HFD5文件

    HDF5 是一种层次化的格式(hierarchical format),经常用于存储复杂的科学数据。例如 MATLAB 就是用这个格式来存储数据。在存储带有关联的元数据(metadata)的复杂层次化数据的时候,这个格式非常有用,例如计算机模拟实验的运算结果等等。
    与HDF5 相关的主要概念有以下几个:

    文件 file: 层次化数据的容器,相当于树根(’root’ for tree)
    组 group: 树的一个节点(node for a tree)
    数据集 dataset: 数值数据的数组,可以非常非常大
    属性 attribute: 提供额外信息的小块的元数据

    -- coding: utf-8 --

    创建hdf5文件

    import datetime
    import os
    import h5py
    import numpy as np

    imgData = np.zeros((30,3,128,256))

    if not os.path.exists('test.hdf5'):

    with h5py.File('test.hdf5') as f:
        f['data'] = imgData                 #将数据写入文件的主键data下面
        f['labels'] = range(100)    

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    创建完成之后读取:

    import datetime
    import os
    import h5py
    import numpy as np

    with h5py.File('test.hdf5') as f:

    print(f)
    print(f.keys)

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    除了上述方法,pandas还提供一个直接读取h5文件的函数:
    pd.HDFStore

    import datetime
    import os
    import h5py
    import numpy as np
    import pandas as pd

    data = pd.HDFStore("dataset_log.h5")

    print(type(data))
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    打印结果为:


    Closing remaining open files:dataset_log.h5...done

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