Я пытаюсь прочитать данные из файла hdf5 в Python. Я могу прочитать файл hdf5 с помощью h5py, но я не могу понять, как получить доступ к данным в файле.
import h5py
import numpy as np
f1 = h5py.File(file_name,'r+')
Это работает, и файл читается. Но как я могу получить доступ к данным внутри файлового объекта f1?
import h5py
filename = 'file.hdf5'
with h5py.File(filename, 'r') as f:
# List all groups
print("Keys: %s" % f.keys())
a_group_key = list(f.keys())[0]
# Get the data
data = list(f[a_group_key])
#!/usr/bin/env python
import h5py
# Create random data
import numpy as np
data_matrix = np.random.uniform(-1, 1, size=(10, 3))
# Write data to HDF5
with h5py.File('file.hdf5', 'w') as data_file:
data_file.create_dataset('group_name', data=data_matrix)
См. h5py документы для получения дополнительной информации.
Для вашего приложения может быть важно следующее:
Смотрите также: Сравнение форматов сериализации данных
Если вы ищете способ создания файлов конфигурации, вы можете прочитать мою короткую статью Файлы конфигурации в Python
вы можете использовать Pandas.
import pandas as pd
pd.read_hdf(filename,key)
Чтение файла
import h5py
f = h5py.File(file_name, mode)
Изучите структуру файла, напечатав, какие группы HDF5 присутствуют
for key in f.keys():
print(key) #Names of the groups in HDF5 file.
Извлечение данных
#Get the HDF5 group
group = f[key]
#Checkout what keys are inside that group.
for key in group.keys():
print(key)
data = group[some_key_inside_the_group].value
#Do whatever you want with data
#After you are done
f.close()
Чтобы прочитать содержимое файла .hdf5 в виде массива, вы можете сделать следующее:
> import numpy as np
> myarray = np.fromfile('file.hdf5', dtype=float)
> print(myarray)
Вот простая функция, которую я только что написал, которая читает файл .hdf5, сгенерированный функцией save_weights в keras, и возвращает dict с именами слоев и весами:
def read_hdf5(path):
weights = {}
keys = []
with h5py.File(path, 'r') as f: # open file
f.visit(keys.append) # append all keys to list
for key in keys:
if ':' in key: # contains data if ':' in key
print(f[key].name)
weights[f[key].name] = f[key].value
return weights
https://gist.github.com/Attila94/fb917e03b04035f3737cc8860d9e9f9b.
Не проверил это полностью, но сделал работу для меня.
Что вам нужно сделать, так это создать набор данных. Если вы посмотрите на руководство по быстрому старту, это покажет вам, что вам нужно использовать файл-объект, чтобы создать набор данных. Итак, f.create_dataset, а затем вы можете прочитать данные. Это объясняется в docs.
Используйте приведенный ниже код для чтения данных и преобразования их в массив
import h5py
f1 = h5py.File('data_1.h5', 'r')
list(f1.keys())
X1 = f1['x']
y1=f1['y']
df1= np.array(X1.value)
dfy1= np.array(y1.value)
print (df1.shape)
print (dfy1.shape)
from keras.models import load_model
h= load_model('FILE_NAME.h5')