今天边肖就和大家分享一下Python数据存储的h5py的详细讲解，有很好的参考价值。希望对你有帮助。来和边肖一起看看吧。

1、Python数据存储（压缩）

(1)numpy.save，numpy.savez，scipy.io.savemat

Numpy和scipy内置数据存储方法。

(2)cPickle gzip

CPickle是Pickle内置的数据存储方式，gzip是常用的文件压缩模块。

(3)h5py

H5py是一个用于读写HDF5文件格式的python包。更多h5py的介绍和安装，请参考官网。

HDF5请参考官网。

HDF5文件是通过两个基本数据对象(组和数据集)存储各种科学数据的容器：

HDF5数据集：数据元素和支持元数据的多维数组；HDF5组：包含0个或多个hdf5对象和支持元数据的组结构；

总之，dataset是一个类似数组的数据集，而group是一个类似文件夹的容器，存储数据集和其他组。h5py中group和dataset的使用有点类似于字典和Numpy中数组的使用。

h5py的优点：速度快，压缩效率高。在一个作品中，numpy.savez和cPickle无论有没有工作存储都可以给h5py一个尝试！

2、h5py读取和存储数据示例

导入h5py

X=np.random.rand(100，1000，1000)。astype('float32 ')

y=np.random.rand(1，1000，1000)。astype('float32 ')

#创建新文件

f=h5py。文件(' data.h5 '，' w ')

f.create_dataset('X_train '，data=X)

f.create_dataset('y_train '，data=y)

f.close()

#加载hdf5数据集

f=h5py。文件(' data.h5 '，' r ')

X=f['X_train']

Y=f['y_train']

f.close()

详细用法请参考官网。

以上关于Python数据存储的h5py的详细讲解，就是边肖分享的全部内容。希望给大家一个参考，支持我们。

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