Numpy 和h5py将不同大小的数组保存在同一个文件中

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和h5py将不同大小的数组保存在同一个文件中。

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Numpy和h5py

Numpy是Python中最常用的数值计算库，它可以高效地处理大量的数学、统计和科学计算。h5py是Python中的一种库，它提供了一种将数据存储在HDF5格式中的方法。HDF5是一种高效、可扩展的文件格式，可以用于存储大量的数据。

保存单个数组

首先，让我们来看一下如何保存单个数组。假设我们有一个大小为（1000，1000）的数组，我们想将它保存到一个名为“mydataset.hdf5”的文件中。我们可以使用以下代码：

import numpy as np
import h5py

# create array
arr = np.random.rand(1000, 1000)

# create file
with h5py.File('mydataset.hdf5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset("mydataset", data=arr)

这将创建一个名为“mydataset”的数据集，并将我们的数组存储在其中。我们可以使用以下代码来读取该数组和数据集：

with h5py.File('mydataset.hdf5', 'r') as f:
    dset = f['mydataset']
    arr = np.array(dset)

这将从文件中读取数组，并将它存储在变量“arr”中。

保存不同大小的数组

如果我们想要保存多个不同大小的数组，该怎么办？我们可以将它们作为列表保存，并将列表存储在数据集中。例如，我们有3个numpy数组，分别为（1000，1000）、（500，500）和（250，250），我们可以使用以下代码：

import numpy as np
import h5py

# create arrays
arr1 = np.random.rand(1000, 1000)
arr2 = np.random.rand(500, 500)
arr3 = np.random.rand(250, 250)

# create list of arrays
arr_list = [arr1, arr2, arr3]

# create file
with h5py.File('mydataset.hdf5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset("mydataset", data=arr_list)

这将创建一个名为“mydataset”的数据集，并将我们的数组列表存储在其中。我们可以使用以下代码来读取该数组列表和数据集：

with h5py.File('mydataset.hdf5', 'r') as f:
    dset = f['mydataset']
    arr_list = [np.array(dset[i]) for i in range(len(dset))]

这将从文件中读取数组列表，并将它们存储在名为“arr_list”的变量中。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy和h5py将不同大小的数组保存在同一个文件中。我们演示了如何保存单个数组以及如何保存多个不同大小的数组。使用这些技术，您可以方便地保存和读取大量的数据。