无法写入 hdf5 文件

Question

我正在尝试创建 hdf5 文件，但输出文件为空。

我编写了一个 python 代码，它应该循环运行并在创建的数据集中写入字符串。 文件保存后，我发现输出文件总是空的。

下面是我写的一段代码：

h5_file_name = 'sample.h5'
hf = h5py.File(h5_file_name, 'w')
g1 = hf.create_group('Objects')
dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
d1 = g1.create_dataset('D1', (2, 10), dtype=dt)
d2 = g1.create_dataset('D2', (3, 10), dtype=dt)
for i in range(10):
    d1[0][i] = 'Sample'
    d1[1][i] = str(i)
    d2[0][i] = 'Hello'
    d2[1][i] = 'World'
    d2[2][i] = str(i)
hf.close()

如上所述，输出文件为空。

谁能指出我在这里遗漏了什么，非常感谢！

Answer 1

不确定如何使用 h5py 解决此问题，但如果您未绑定到特定库，请查看 HDFql，因为使用它处理 HDF5 文件真的很容易。

在 Python 中使用 HDFql，您的用例可以在 hyperslabs 的帮助下解决，如下所示：

import HDFql

HDFql.execute("CREATE AND USE FILE sample.h5")

HDFql.execute("CREATE CHUNKED(1) DATASET objects/D1 AS VARCHAR(10, 2)")

HDFql.execute("CREATE CHUNKED(1) DATASET objects/D2 AS VARCHAR(10, 3)")

for i in range(10):

    HDFql.execute("INSERT INTO objects/D1(%d:::1) VALUES(Sample, %d)" % (i, i))

    HDFql.execute("INSERT INTO objects/D2(%d:::1) VALUES(Hello, World, %d)" % (i, i))

HDFql.execute("CLOSE FILE")

有关如何使用 HDFql 的其他示例可以找到here。

Answer 2

您的代码适用于我（在 ipython 会话中）：

In [1]: import h5py                                                                                    
In [2]: h5_file_name = 'sample.h5' 
   ...: hf = h5py.File(h5_file_name, 'w') 
   ...: g1 = hf.create_group('Objects') 
   ...: dt = h5py.special_dtype(vlen=str) 
   ...: d1 = g1.create_dataset('D1', (2, 10), dtype=dt) 
   ...: d2 = g1.create_dataset('D2', (3, 10), dtype=dt) 
   ...: for i in range(10): 
   ...:     d1[0][i] = 'Sample' 
   ...:     d1[1][i] = str(i) 
   ...:     d2[0][i] = 'Hello' 
   ...:     d2[1][i] = 'World' 
   ...:     d2[2][i] = str(i) 
   ...: hf.close()   

这会运行并创建一个文件。它不是正常意义上的“空”。但是，如果文件为空，则意味着它没有将单词写入文件？现在的所有内容都是原始的''。

In [4]: hf = h5py.File(h5_file_name, 'r')                                                              
In [5]: hf['Objects/D1']                                                                               
Out[5]: <HDF5 dataset "D1": shape (2, 10), type "|O">
In [6]: hf['Objects/D1'][:]                                                                            
Out[6]: 
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
       ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)

===

问题不在于文件设置，而在于您尝试设置元素的方式：

In [45]: h5_file_name = 'sample.h5' 
    ...: hf = h5py.File(h5_file_name, 'w') 
    ...: g1 = hf.create_group('Objects') 
    ...: dt = h5py.special_dtype(vlen=str) 
    ...: d1 = g1.create_dataset('D1', (2, 10), dtype=dt) 
    ...: d2 = g1.create_dataset('D2', (3, 10), dtype=dt) 
    ...:                                                                                               
In [46]: d1[:]                                                                                         
Out[46]: 
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
       ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)
In [47]: d1[0][0] = 'sample'                                                                           
In [48]: d1[:]                                                                                         
Out[48]: 
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
       ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)

使用tuple 风格的索引：

In [49]: d1[0, 0] = 'sample'                                                                           
In [50]: d1[:]                                                                                         
Out[50]: 
array([['sample', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
       ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)

使用 numpy 数组 d1[0][0]=... 可以工作，但那是因为 d1[0] 是 d1 的 view，但 h5py（显然）并没有完全复制这一点。 d1[0] 是一个副本，一个实际的 numpy 数组，而不是数据集本身。

整个数组索引的变化：

In [51]: d1[0, :] = 'sample'                                                                           
In [52]: d1[1, :] = np.arange(10)                                                                      
In [53]: d1[:]                                                                                         
Out[53]: 
array([['sample', 'sample', 'sample', 'sample', 'sample', 'sample',
        'sample', 'sample', 'sample', 'sample'],
       ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']], dtype=object)
In [54]: d2[:,0] = ['one','two','three']                                                               
In [55]: d2[:]                                                                                         
Out[55]: 
array([['one', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
       ['two', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
       ['three', '', '', '', '', '', '', '', '', '']], dtype=object)

使用索引验证类型的变化：

In [64]: type(d1)                                                                                      
Out[64]: h5py._hl.dataset.Dataset
In [65]: type(d1[0])                                                                                   
Out[65]: numpy.ndarray

d1[0][0]='foobar' 将更改 d1[0] 数组而不影响 d1 数据集。