如何在Python中读取HDF5文件

Question

如何在Python中读取HDF5文件

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我正试图在Python中从hdf5文件中读取数据。使用h5py，我可以读取hdf5文件，但我无法弄清如何访问文件中的数据。

我的代码

import h5py    
import numpy as np    
f1 = h5py.File(file_name,'r+')

这样可以工作，文件也已经被读取。但是我该如何访问文件对象f1中的数据？

- Sameer Damir

3

如果文件中保存了Keras模型，您可能希望使用Keras进行加载，而不是其他方式。 - Josiah Yoder

2

一个 hdf5 文件和一个 hdf 文件有什么不同？我有一些 hdf 文件（它们是几个图像波段），但我无法弄清如何打开它们。 - mikey

df = numpy.read_hdf(fileName.hdf5) -> 这将数据存储到一个numpy数据帧中，您可以使用它。 - Tanmoy

13个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Patol75 · Answer 1

利用这个问题的一些答案和最新的doc，我能够提取我的数值数组，使用以下方法：

import h5py
with h5py.File(filename, 'r') as h5f:
    h5x = h5f[list(h5f.keys())[0]]['x'][()]

其中'x'在我的情况下只是X坐标。

- Syrtis Major · Answer 2

我推荐使用h5py的包装器H5Attr，它允许您通过诸如group.dataset（相当于原始的group['dataset']）等属性轻松加载hdf5数据，并使用IPython/Jupyter选项卡完成。

代码在这里。以下是一些使用示例，您可以自己尝试下面的代码

# create example HDF5 file for this guide
import h5py, io
file = io.BytesIO()
with h5py.File(file, 'w') as fp:
    fp['0'] = [1, 2]
    fp['a'] = [3, 4]
    fp['b/c'] = 5
    fp.attrs['d'] = 's'

# import package
from h5attr import H5Attr

# open file
f = H5Attr(file)

# easy access to members, with tab completion in IPython/Jupyter
f.a, f['a']

# also work for subgroups, but note that f['b/c'] is more efficient
# because it does not create f['b']
f.b.c, f['b'].c, f['b/c']

# access to HDF5 attrs via a H5Attr wrapper
f._attrs.d, f._attrs['d']

# show summary of the data
f._show()
# 0   int64 (2,)
# a   int64 (2,)
# b/  1 members

# lazy (default) and non-lazy mode
f = H5Attr(file)
f.a  # <HDF5 dataset "a": shape (2,), type "<i8">

f = H5Attr(file, lazy=False)
f.a  # array([3, 4])

- Maicon Mauricio · Answer 3

阅读

使用visititems函数来自h5py。回调函数通过所有的层次结构：组和数据集进行调用。

import h5py

# Open the HDF5 file in read mode
file_path = 'your_file.h5'

with h5py.File(file_path, 'r') as file:
    # Function to recursively print the HDF5 dataset hierarchy
    def print_hdf5_item(name, obj):
        # name is in path format like /group1/group2/dataset
        if isinstance(obj, h5py.Group):
            # Do something like creating a dictionary entry
            print(f'Group: {name}')
        elif isinstance(obj, h5py.Dataset):
            # Do something with obj like converting to a pandas.Series 
            # and storing to a dictionary entry
            print(f'Dataset: {name}')

    # Visit all items in the HDF5 file and print their names
    file.visititems(print_hdf5_item)

或者使用pandas.read_hdf函数：

import pandas as pd
df = pd.read_hdf('./store.h5')

请注意，您的数据可能无法直接映射到DataFrame。前一种选项更加灵活。

写作

如果使用Pandas，你可以使用pandas.DataFrame.to_hdf：

# df is a DataFrame object
df.to_hdf('database.h5', 'group/subgroup', table=True, mode='a')