python制作图片数据集 h5py_如何创建数据的h5py数据集
h5py.Dataset('myset', (100,))试图直接创建一个dataset对象(调用它的__init__？)。但根据参考文献：class Dataset(identifier)
Dataset objects are typically created via Group.create_dataset(), or by
retrieving existing datasets from a file. Call this constructor to
create a new Dataset bound to an existing DatasetID identifier.
即使你能得到这样一个对象(我仍然不明白)，它在np.dtype中也行不通。例如，如果我用datetime.datetime对象替换它，结果是dtype='O'
^{2}$
在numpydytes中，定义了诸如string、int和float和object(而不是list、dict或其他Python类)。在
我可以将复合数据类型保存到h5py，但不能保存对象数据类型。有一个h5py数据类型被加载到一个numpy对象数据类型中，但一般来说，它不会朝另一个方向工作。在In [7]: import h5py
In [8]: f = h5py.File('wtihref.h5','w')
In [9]: ds0 = f.create_dataset('dset0',np.arange(10))
In [10]: ds1 = f.create_dataset('dset1',np.arange(11))
In [11]: ds2 = f.create_dataset('dset2',np.arange(12))
In [12]: ds2.ref
Out[12]:
In [13]: ref_dtype = h5py.special_dtype(ref=h5py.Reference)
In [14]: ref_dtype
Out[14]: dtype('O')
In [16]: rds = f.create_dataset('refdset', (5,), dtype=ref_dtype)
In [17]: rds[:3]=[ds0.ref, ds1.ref, ds2.ref]
In [28]: [f[r] for r in rds[:3]]
Out[28]:
[,
,
]
使用复合数据类型In [55]: dt2 = np.dtype([('x',int),('y','S12'),('z',ref_dtype)])
In [56]: rds1 = f.create_dataset('refdtype', (5,), dtype=dt2)
In [72]: rds1[0]=(0,b'ONE',ds0.ref)
In [75]: rds1[1]=(1,b'two',ds1.ref)
In [76]: rds1[2]=(2,b'three',ds2.ref)
In [82]: rds1[:3]
Out[82]:
array([(0, b'ONE', ),
(1, b'two', ),
(2, b'three', )],
dtype=[('x', '
In [83]: f[rds1[0]['z']]
Out[83]:
h5py使用dtype的metadata属性来存储引用上的信息：In [84]: ref_dtype.metadata
Out[84]: mappingproxy({'ref': h5py.h5r.Reference})
In [85]: dt2.fields['z']
Out[85]: (dtype('O'), 16)
In [86]: dt2.fields['z'][0].metadata
Out[86]: mappingproxy({'ref': h5py.h5r.Reference})