Numpy中dtype(‘O’)类型在HDF5中没有本地等价物

在本文中，我们将介绍Numpy中数据类型（dtype）为dtype(‘O’)的对象数组在HDF5中的不足之处。我们将详细解释为什么它没有本地等价物，以及可能的替代方法。

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Numpy中的dtype(‘O’)

Numpy中的dtype(‘O’)类型通常用于存储Python对象的数组。这种数组可以包含不同类型的Python对象，例如字符串、列表、元组和其他对象。由于这种数组的内容是Python对象而不是简单的数值，因此Numpy必须将数组中的每个对象都封装在一个Python对象中。

import numpy as np
a = np.array(["hello", [1,2,3], {"Numpy":True}, None])

在这个例子中，我们创建了一个包含不同类型的Python对象的数组。每个元素对应一个Python对象，Numpy必须在数组和Python对象之间转换。这种转换非常耗时，因为它需要大量的内存和处理时间。

HDF5中的本地数据类型

HDF5是一种存储大型和复杂数据集的文件格式，它可以高效地读写数据。HDF5支持多种数据类型，例如整数、浮点数、字符串、布尔值等。每种数据类型都有本地等价物。

HDF5本地数据类型的一个优点是它们可以直接映射到内存中，这样可以更快地读写数据。例如，下面的代码演示了如何创建一个包含整数的HDF5数组：

import h5py
import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4])
with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset("dataset", data=data)

在这个例子中，我们使用了HDF5本地数据类型来存储整数，而不是使用dtype(‘O’)。这样做的好处是，我们可以更快地读写数据。

HDF5中的dtype(‘O’)

HDF5不支持dtype(‘O’)类型。这是因为，在HDF5中，所有数据都必须是原始数据类型。HDF5不支持Python对象或其他复杂的数据类型。

这意味着如果我们想要将Numpy中的dtype(‘O’)类型的数据存储到HDF5文件中，我们必须将它们转换为一些原始的数据类型，例如字符串或整数。这种转换会导致数据的丢失或损坏。例如，下面的代码演示了如何将Numpy dtype(‘O’)类型的数据存储到HDF5文件中：

import h5py
import numpy as np

data = np.array(["hello", [1, 2, 3], {"Numpy":True}, None], dtype='O')
with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset("dataset", data=data.astype("|S10"))

在这个例子中，我们将dtype(‘O’)类型的数据转换为了字符串（’|S10’），这种转换会导致我们的数据丢失或损坏。

可能的替代方法

如果我们想要将复杂的数据类型存储到HDF5文件中，我们可以考虑一些替代方法。例如，我们可以使用HDF5中的组来存储不同的数据类型。每个组可以包含一个或多个数据集，每个数据集对应一个数据类型。

import h5py
import numpy as np

data1 = np.array([1, 2, 3, 4])
data2 = np.array(["hello", "world"])
with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
    grp1 = f.create_group("group1")
    grp1.create_dataset("integers", data=data1)
1.astype('O')<!--more-->