H5PY Основной модуль h5py состоит из классов h5py и h5py.exceptions. Например, импортировать h5py из h5py импортировать h5 из h5py.h5t.h5i импортировать Istream из файла импорта h5py.h5t.h5f h5.file1 = h5.File('/tmp/myfile', 'r') h5.file1.attrs['group1']['attrs'] = '12 34 56 78' h5.file1.attrs['group2']['attrs'] = h5.file1.attrs['group1'] h5.file1.attrs['group2']['attrs'].attrs['zzz'] = '123' #... h5.file1.attrs['group1']['attrs'] = [{'name': 'd1', 'dtype': 'double'}, {'имя': 'd2', 'dtype': 'двойной'}] h5.file1.attrs['group2']['attrs'] = [{'name': 'd3', 'dtype': 'double'}, {'имя': 'd4', 'dtype': 'двойной'}] h5.file1[{'имя': 'группа1'}, h5.DATASET, 0] h5.file1[{'имя': 'группа1', 'пространство имен': 0}, h5.DATASET, 0] h5.file1[{'имя': 'группа1', 'пространство имен': '10'}, h5.DATASET, 0] """ Если доступен модуль h5py Вы должны иметь возможность открывать файлы для чтения, записи и чтения-записи. хранилище. Вы можете создавать и удалять наборы данных. Есть полноценный API с полезными операции чтения, записи, чтения-записи наборов данных и так далее. Простой пример импортировать h5py # открыть файл HDF5 f = h5py.File('/tmp/test.h5', 'r') # создать набор данных - изменить его f['ds1'] = f.create_dataset('ds1', Библиотека h5py была разработана для обеспечения доступа к данным HDF5 из Python, а также для облегчения написания новых расширений для HDF5. Библиотека состоит из модуля Python, содержащего классы для доступа к данным HDF5, и набора расширений для C API HDF5. API Python похож на существующий API HDF5 и использует все типы HDF5 (H5S, H5T, H5FD,...). Существует также расширение H5PY для более легкого доступа к компонентам HDF5 из Python. API расширения сочетает в себе API C HDF5 с абстракцией, подобной Python (Dict). Наборы данных представлены прокси-классами, которые ведут себя как словари Python. Набор данных имеет имя, таблицу атрибутов и предоставленное значение по умолчанию. Наборы данных также могут быть зарегистрированы с типом данных для создания внутреннего механизма преобразования, который может преобразовывать объекты этого типа данных в объекты Python и из них. Расширения поддерживают большинство основных типов файлов HDF5 (например, H5FD и H5S), а также новые типы, добавленные в HDF5 1.8, и многие новые функции HDF5, такие как наборы данных с изменяемым размером и рекурсивная итерация. Вы также можете получить доступ ко всем возможностям HDF5 через C-API, включая составные типы данных и метаданные. В документации также предпринимаются некоторые шаги, чтобы объяснить, как использовать h5py для разбора составных типов данных HDF5. Вы можете просмотреть справочную документацию по библиотеке HDF5 для h5py по адресу Эта страница не заменяет документацию API, поставляемую с библиотекой HDF5. Для правильного понимания библиотеки требуется и то, и другое. ================== Короче говоря, HDF5 — это библиотека C для чтения и записи файлов на диск. Чтобы сделать его питоническим, вам нужен h5py. Чтобы записать данные в файл, вам нужен словарь. Например fb6ded4ff2
Related links:
Comments