本文主要介绍python可视化hdf5文件的操作，有很好的参考价值。希望对大家有帮助。来和边肖一起看看吧。

对于一些复杂的hdf5文件，通过可视化很容易理解文件的内部结构。以下是如何安装和使用基于python的hdf5文件。

1 安装vitables工具包

命令pip安装vitables

2 安装完成后在终端中使用命令

Vitables文件名. hdf5

最终hdf5文件的可视化方便直观，就像一层一层打开文件夹一样。

补充：python对于HDF5的操作

看代码吧~

导入h5py #导入工具包

将numpy作为np导入

写入#HDF5:

imgData=np.zeros((30，3，128，256))

F=h5py.file ('hdf5 _ file.h5 '，' w') #用文件指针f创建一个h5文件。

F['data']=imgData #在文件的主键数据下写入数据。

F['labels']=range(100) #在文件的主键标签下写入数据

关闭文件

#HDF5读取：

F=h5py.file ('hdf5 _ file.h5 '，' r') #打开h5文件

F.keys() #您可以查看所有的主键：它们是：[data]，[label]

A=f['data'][:] #取出所有主键为数据的键值。

f.close()

补充：关于python环境中hdf5报错问题的几种解决办法（亲测）

一、报错内容如下：

警告！HDF5库版本不匹配错误

用于编译此应用程序的HDF5头文件不匹配

此应用程序所链接的HDF5库使用的版本。

如果应用程序继续运行，可能会出现数据损坏或分段错误。

当应用程序由一个版本的HDF5编译，但

与不同版本的静态或共享HDF5库链接。

您应该重新编译应用程序或检查您的共享库相关

“LD_LIBRARY_PATH”等设置。

您可以自行承担风险，通过设置环境来禁用此警告

变量“HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK”的值为“1”。

将其设置为2或更高将完全抑制警告消息。

标题是1.10.4，库是1.10.5

二、几种解决办法

首先，这个问题可能是hdf5库的不匹配，也可能是类似于警告的东西。下面我会详细说一下。

第一种解决办法：

卸载hdf5，然后重新安装。

终端执行的代码如下：

conda卸载hdf5

康达安装hdf5

网上有很多朋友用这个方法有用，我亲自测试：方法对我没用。

第二种解决办法：

检查设置路径：LD_LIBRARY_PATH。

我个人测试：因为我用的系统是win10，但是找了半天都找不到路径LD_LIBRARY_PATH。后来找到了就搜Linux，就没用这个方法了。

第三种解决办法：

将HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK设置为更高的级别，并忽略该警告。

在导入tensorflow之前，将以下代码添加到代码中：

导入OS；

OS . environ[' HD F5 _ DISABLE _ VERSION _ CHECK ']=' 2 '

我亲自测试：这个方法真的很有用！

以上个人经历，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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