python无法打开hdf5_如何在Python中读取HDF5文件

我正在尝试从Python中的hdf5文件读取数据。 我可以使用h5py读取hdf5文件，但无法弄清楚如何访问文件中的数据。

我的密码

import h5py

import numpy as np

f1 = h5py.File(file_name,'r+')

这可以正常工作并读取文件。 但是，如何访问文件对象f1中的数据？

如果文件包含Keras模型，则您可能需要用Keras加载它。

读取HDF5

import h5py

filename = 'file.hdf5'

with h5py.File(filename, 'r') as f:

# List all groups

print("Keys: %s" % f.keys())

a_group_key = list(f.keys())[0]

# Get the data

data = list(f[a_group_key])

写HDF5

#!/usr/bin/env python

import h5py

# Create random data

import numpy as np

data_matrix = np.random.uniform(-1, 1, size=(10, 3))

# Write data to HDF5

with h5py.File('file.hdf5', 'w') as data_file:

data_file.create_dataset('group_name', data=data_matrix)

有关更多信息，请参见h5py docs。

备择方案

JSON：非常适合编写人类可读的数据；非常常用(读和写)

CSV：超级简单的格式(读和写)

pickle：Python序列化格式(读和写)

MessagePack(Python软件包)：更紧凑的表示形式(读和写)

HDF5(Python软件包)：适用于矩阵(读和写)

XML：太*叹*(读和写)

对于您的应用程序，以下内容可能很重要：

其他编程语言的支持

阅读/写作表现

紧凑度(文件大小)

另请参阅：数据序列化格式的比较

如果您想寻找一种制作配置文件的方法，则可能需要阅读我的短文《 Python中的配置文件》。

要以numpy数组的形式获取HDF5数据集中的数据，可以执行f[key].value

您可以使用熊猫。

import pandas as pd

pd.read_hdf(filename,key)

FWIW，这在后台使用了PyTables。

除非要存储数据帧，否则不应依赖Pandas实现。 read_hdf依赖于HDF文件具有特定的结构； 也没有pd.write_hdf，因此您只能单向使用它。 看到这篇文章。

熊猫确实具有书写功能。 参见pd.DataFrame.to_hdf

读取文件

import h5py

f = h5py.File(file_name, mode)

通过打印存在的HDF5组来研究文件的结构

for key in f.keys():

print(key) #Names of the groups in HDF5 file.

提取数据

#Get the HDF5 group

group = f[key]

#Checkout what keys are inside that group.

for key in group.keys():

print(key)

data = group[some_key_inside_the_group].value

#Do whatever you want with data

#After you are done

f.close()

for key in data.keys(): print(key) #Names of the groups in HDF5 file.可以替换为list(data)

知道使用所有变量的确切结构：data.visit(print)

只是fyi，h5py.File(...)中的f应该大写。

@dannykim完成。

重要：最后需要data.close()。

错误python3.7 / site-packages / h5py / _hl / dataset.py：313：H5pyDeprecationWarning：dataset.value已被弃用。 请改用数据集[()]。"改为使用数据集[()]。"，H5pyDeprecationWarning)

这是我刚刚编写的一个简单函数，它读取由keras中的save_weights函数生成的.hdf5文件，并返回包含图层名称和权重的字典：

def read_hdf5(path):

weights = {}

keys = []

with h5py.File(path, 'r') as f: # open file

f.visit(keys.append) # append all keys to list

for key in keys:

if ':' in key: # contains data if ':' in key

print(f[key].name)

weights[f[key].name] = f[key].value

return weights

https://gist.github.com/Attila94/fb917e03b04035f3737cc8860d9e9f9b。

尚未进行全面测试，但可以为我完成工作。

要将.hdf5文件的内容作为数组读取，可以执行以下操作

> import numpy as np

> myarray = np.fromfile('file.hdf5', dtype=float)

> print(myarray)

使用以下代码读取数据并将其转换为numpy数组

import h5py

f1 = h5py.File('data_1.h5', 'r')

list(f1.keys())

X1 = f1['x']

y1=f1['y']

df1= np.array(X1.value)

dfy1= np.array(y1.value)

print (df1.shape)

print (dfy1.shape)

不要忘记关闭文件，否则文件可能会损坏。

您需要做的是创建一个数据集。如果您查看快速入门指南，它将显示您需要使用文件对象来创建数据集。因此，f.create_dataset，然后您可以读取数据。这在文档中进行了解释。