Входные и выходные массивы numpy в h5py

У меня есть код Python, вывод которого представляет собой размерную матрицу, все записи которой относятся к типу float. Если я сохраню его с расширением, .datразмер файла будет порядка 500 МБ. Я читал, что использование значительно h5pyуменьшает размер файла. Итак, допустим, у меня есть двухмерный массив numpy с именем A. Как мне сохранить его в файл h5py? Кроме того, как мне прочитать один и тот же файл и поместить его как массив numpy в другой код, если мне нужно выполнять манипуляции с массивом?

h5py предоставляет модель наборов данных и групп . Первые представляют собой в основном массивы, а вторые можно рассматривать как каталоги. Каждый назван. Вам следует посмотреть документацию по API и примеры:

http://docs.h5py.org/en/latest/quick.html

Простой пример, когда вы создаете все данные заранее и просто хотите сохранить их в файл hdf5, будет выглядеть примерно так:

In [1]: import numpy as np
In [2]: import h5py
In [3]: a = np.random.random(size=(100,20))
In [4]: h5f = h5py.File('data.h5', 'w')
In [5]: h5f.create_dataset('dataset_1', data=a)
Out[5]: <HDF5 dataset "dataset_1": shape (100, 20), type "<f8">

In [6]: h5f.close()

Затем вы можете загрузить эти данные обратно, используя: '

In [10]: h5f = h5py.File('data.h5','r')
In [11]: b = h5f['dataset_1'][:]
In [12]: h5f.close()

In [13]: np.allclose(a,b)
Out[13]: True

Обязательно посмотрите документы:

http://docs.h5py.org

Запись в файл hdf5 зависит либо от h5py, либо от pytables (у каждого есть свой API-интерфейс python, который находится поверх спецификации файла hdf5). Вам также следует взглянуть на другие простые двоичные форматы, изначально предоставляемые numpy, такие как np.saveи np.savezт. Д .:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.io.html

Более чистый способ обработки открытия / закрытия файлов и предотвращения утечек памяти:

Подготовка:

import numpy as np
import h5py

data_to_write = np.random.random(size=(100,20)) # or some such

Напишите:

with h5py.File('name-of-file.h5', 'w') as hf:
    hf.create_dataset("name-of-dataset",  data=data_to_write)

Читать:

with h5py.File('name-of-file.h5', 'r') as hf:
    data = hf['name-of-dataset'][:]