Comment lire les fichiers HDF5 en Python

Lire HDF5

import h5py
filename = 'file.hdf5'
f = h5py.File(filename, 'r')

# List all groups
print("Keys: %s" % f.keys())
a_group_key = list(f.keys())[0]

# Get the data
data = list(f[a_group_key])

Write 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
data_file = h5py.File('file.hdf5', 'w')
data_file.create_dataset('group_name', data=data_matrix)
data_file.close()

Voir h5py docs pour plus d'informations.

Alternatives

• JSON: Nice pour l'écriture lisible des données; TRÈS couramment utilisés ( lecture et écriture )
• CSV: format Super simple ( read & write )
• cornichon: Un format de sérialisation Python ( read & write )
• MessagePack ( paquet Python ): représentation Plus compacte ( lecture et écriture )
• HDF5 ( paquet Python ): Sympa pour les matrices ( lecture et écriture )
• XML: existe aussi *sigh* ( lire & écrire )

pour votre application, les éléments suivants peuvent être importants:

• prise en charge par d'autres langages de programmation
• Lecture / écriture de la performance
• compacité (Taille du fichier)

Voir aussi: comparaison des formats de sérialisation des données

dans le cas où vous êtes plutôt à la recherche d'un moyen de créer des fichiers de configuration, vous pourriez vouloir lire mon court article fichiers de Configuration en Python

vous pouvez utiliser Pandas.

import pandas as pd
pd.read_hdf(filename,key)

lecture du fichier

import h5py

data = h5py.File(file_name, mode)

étudier la structure du fichier en imprimant ce que les groupes HDF5 sont présents

for key in data.keys():
    print(key) #Names of the groups in HDF5 file.

extraction des données

#Get the HDF5 group
group = data[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

ce que vous devez faire est de créer un ensemble de données. Si vous regardez le guide quickstart, il vous montre que vous devez utiliser l'objet file pour créer un ensemble de données. Donc, f.create_dataset et ensuite vous pouvez lire les données. Ceci est expliqué dans le docs .