Python数据存储之 h5py详解

1、Python数据存储（压缩）

（1）numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat

numpy和scipy内建的数据存储方式。

（2）cPickle + gzip

cPickle是pickle内建的数据存储方式，gzip是常用的文件压缩模块。

（3）h5py

h5py是对HDF5文件格式进行读写的python包，关于h5py更多介绍与安装，参考官方网站

关于HDF5，参考官方网站。：

一个HDF5文件就是一个由两种基本数据对象（groups and datasets）存放多种科学数据的容器：

HDF5 dataset: 数据元素的一个多维数组以及支持元数据（metadata）； HDF5 group: 包含0个或多个HDF5对象以及支持元数据（metadata）的一个群组结构；

总之，dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group；group和dataset在h5py中的使用有点类似于词典和Numpy中数组的用法。

h5py的优势：速度快、压缩效率高，总之，numpy.savez和cPickle存储work或不work的都可以试一试h5py！

2、h5py读取和存储数据示例

import h5py
X= np.random.rand(100, 1000, 1000).astype('float32')
y = np.random.rand(1, 1000, 1000).astype('float32')

# Create a new file
f = h5py.File('data.h5', 'w')
f.create_dataset('X_train', data=X)
f.create_dataset('y_train', data=y)
f.close()

# Load hdf5 dataset
f = h5py.File('data.h5', 'r')
X = f['X_train']
Y = f['y_train']
f.close()

详细使用方法，参考官网。

以上这篇Python数据存储之 h5py详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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