Python数据存储之 h5py详解

yipeiwu_com5年前Python基础

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,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python实现矩阵打印

python实现矩阵打印

本文实例为大家分享了python实现矩阵打印的具体代码,供大家参考,具体内容如下 之前面试嵌入式软件的一道题,用c实现矩阵打印,考场上并没有写出来,之后总感觉自己写不出来也就没有去实现,...

Python实现读取json文件到excel表

本文实例为大家分享了Python实现读取json文件到excel表,供大家参考,具体内容如下 一、需求 1、'score.json' 文件内容: { "1":["小花",99,1...

使用Flask-Cache缓存实现给Flask提速的方法详解

本文实例讲述了使用Flask-Cache缓存实现给Flask提速的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: Django里面可以很方便的应用缓存,那Flask里面没准备这么周全怎么办?自己...

Python入门之modf()方法的使用

 modf()方法返回两个项的元组x的整数小数部分。这两个元组具有相同x符号。则返回一个浮点数的整数部分。 语法 以下是modf()方法的语法: import math...

浅谈Python的Django框架中的缓存控制

关于缓存剩下的问题是数据的隐私性以及在级联缓存中数据应该在何处储存的问题。 通常用户将会面对两种缓存: 他或她自己的浏览器缓存(私有缓存)以及他或她的提供者缓存(公共缓存)。 公共缓存由...