1、关于安装：
如果你使用的是Anaconda的话，安装命令如下：
conda install h5py如果没有，安装命令如下：
pip install h5py
2、核心概念
读取HDF5文件，假如现有一个HDF5文件test.hdf5
>>> import h5py
>>> f = h5py.File("test.hdf5", "r")第一行导入h5py模块，第二行读取文件为File object。对File object操作就行Python的字典相似；
>>> list(f.keys())['mydataset']
这样我们可以查看key,就像字典一样。经查看里面有一个数据“mydataset”，我们可以提取该数据；
>>> dset = f["mydataset"]读取出来的数据更像是Python中的Numpy arrays对象；
>>> dset.shape
(100,)
>>> dset.dtype
dtype('int32')支持数组的切片；
>>> dset[...] = np.arange(100)
>>> dset[0]
0
>>> dset[10]
10
>>> dset[1:100:10]
array([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
3、创建一个文件和数据
>>> import h5py
>>> import numpy as np
>>> f = h5py.File("mytestfile.hdf5", "w")
>>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i')4、组和层级组织
>>> dset.name
u'/mydataset'
The "folders" in this system are called groups, The File object we create is itself a group, in this case the root group ,name /
>>> f.name
u'/'当然也可以创建子组；
>>> dset2 = h5py.File('mydataset..hdf5', 'a')
>>> grp = f.create_group("subgroup")
>>> dset2 = grp.create_dataset('another_dataset", (50,), dtype='f')
>>> dset2.name
u'/subgroup/another_dataset'可以直接指定路径创建；
>>> dset3 = f.create_dataset('subgroup2/dataset_three', (10,), dtype='i')
>>> dset3.name
u'/subgroup2/dataset_three'