馈送多维数据集时的python h5py错误答案

【问题标题】：python h5py bug when feeding multidimensional dataset馈送多维数据集时的python h5py错误
【发布时间】：2017-08-18 03:23:04
【问题描述】：

这是我的问题，它适用于案例 1，不适用于案例 2：

import h5py
import numpy as np

data = np.random.randint(0,256,(5,), np.uint8)

f = h5py.File('test.h5','w')
f.create_dataset('1',(3,5), np.uint8)
f.create_dataset('2',(1,3,5), np.uint8)

print("case 1 before:\n",f['1'].value)
# case 1 before:
#  [[0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0]]

f['1'][0] = data
print("case 1 after:\n",f['1'].value)
# case 1 after:
#  [[ 75 215 125 175 193]
#  [  0   0   0   0   0]
#  [  0   0   0   0   0]]

print()
print()

print("case 2 before:\n",f['2'].value)
# case 2 before:
#  [[[0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]]]

f['2'][0][0] = data
print("case 2 after:\n",f['2'].value)
# case 2 after:
#  [[[0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]]]

有人可以向我解释我做错了什么吗？（请不要建议创建一个形状等于我的数据集形状的 np.array，因为我使用的维度/大小更多！！）

【问题讨论】：

“它不起作用”是报告问题的不好方法。为了帮助我，我必须重复你的计算，并亲自看看它会产生什么错误或坏结果。我不应该那样做。

标签： python h5py

【解决方案1】：

在进行分配时不要使用链式索引。而不是

f['2'][0][0] = data

使用

f['2'][0,0] = data

f['2'][0] 返回一个新数组，其数据复制来自f['2']。 f['2'][0][0] = data 将 data 分配给这个新数组。分配对f['2'] 没有影响。

相比之下，f['2'][0,0] = data 修改了f['2']。

在后台，请记住 foo[x] 调用 foo.__getitem__(x)。和foo[x] = y 调用foo.__setitem__(x, y)。

所以f['2'][0][0] = data 打电话

f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data)

f.__getitem__('2') 返回一个Dataset，
f.__getitem__('2').__getitem__(0) 返回一个 NumPy 数组
f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data) 修改了 NumPy 数组

而f['2'][0,0] = data 调用

f.__getitem__('2').__setitem__((0,0), data)

现在调用的是 Dataset 的 __setitem__ 方法，这自然而然地为 Dataset 提供了修改其内部数据的机会。

【讨论】：