HDF5文件如何利用Python实现存储或读取-创新互联

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HDF5 简介

HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发，目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展。当前流行的版本是 HDF5。HDF5 拥有一系列的优异特性，使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作，如它支持非常多的数据类型，灵活，通用，跨平台，可扩展，高效的 I/O 性能，支持几乎无限量（高达 EB）的单文件存储等。

HDF5 结构

HDF5 文件一般以 .h6 或者 .hdf5 作为后缀名，需要专门的软件才能打开预览文件的内容。HDF5 文件结构中有 2 primary objects: Groups 和 Datasets。

Groups 就类似于文件夹，每个 HDF5 文件其实就是根目录 (root) group'/'，可以看成目录的容器，其中可以包含一个或多个 dataset 及其它的 group。

Datasets 类似于 NumPy 中的数组 array，可以当作数组的数据集合 。

每个 dataset 可以分成两部分: 原始数据 (raw) data values 和 元数据 metadata (a set of data that describes and gives information about other data => raw data)。

+-- Dataset
|  +-- (Raw) Data Values (eg: a 4 x 5 x 6 matrix)
|  +-- Metadata
|  |  +-- Dataspace (eg: Rank = 3, Dimensions = {4, 5, 6})
|  |  +-- Datatype (eg: Integer)
|  |  +-- Properties (eg: Chuncked, Compressed)
|  |  +-- Attributes (eg: attr1 = 32.4, attr2 = "hello", ...)
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新闻标题：HDF5文件如何利用Python实现存储或读取-创新互联
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