python写入和读取h5、pkl、mat 文件

python中使用h5py对HDF5文件进行操作。
1、创建文件和数据集
import h5py
import numpy as np

HDF5的写入：

imgData = np.zeros((2,4))
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件，文件指针是f
f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面
f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面
f.close() #关闭文件

HDF5的读取：

f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r') #打开h5文件

可以查看所有的主键

for key in f.keys():
print(f[key].name)
print(f[key].shape)
print(f[key].value)
输出结果：
/data
(2, 4)
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
/labels
(5,)
[1 2 3 4 5]
Process finished with exit code 0

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写入读取pkl文件
1)字典类型：
import pickle
dict_data={'name':["张三","李四"]}
with open("dict_data.pkl","wb") as fo:
pickle.dump(dict_data,fo)
with open("dict_data","rb") as fo:
dict_data=pickle.load(fo,encoding='bytes')
print(dict_data.keys())
print(dict_data)
print(dict_data["name"])
结果如下：
dict_keys(['name'])
{'name': ['张三', '李四']}
['张三', '李四']
2)列表类型
import pickle
list_data=["张三","李四"]
with open ("list_data"，"wb") as fo:
pickle.dump(list_data,fo)

with open("list_data","rb") as fo:
pickle.load(fo,encoding='bytes')
print(list_data)
print(list_data.keys())
pirnt(list_data["name"])

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mat文件
mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件data.mat：
load（‘data.mat')
save('data_1.mat','A')
其中'A’表示要保存的内容。
在python读取mat文件：
1、读取文件：
import scipy.io as scio
file1='E://data.mat'
data=scio.loadmat(file1)
注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。
print type(data)
结果显示

找到mat文件中的矩阵：
print data['A']
结果显示

image.png

格式为：

即为numpy中的矩阵格式。
2、保存文件
将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中：
dataNew = 'E://dataNew.mat'
scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})
参考：
把数据写入pkl文件，读取pkl文件
python读取文件——python读取和保存mat文件