**Python库h5py详解**
h5py是一个Python接口，用于高效地读写HDF5（Hierarchical Data Format 5）文件。HDF5是一种通用的、自包含的数据存储格式，广泛应用于科学计算、数据分析等领域。它允许用户以类似于文件系统的方式组织数据，并支持大型多维数组和复杂的数据结构。
在Python中，h5py库提供了高级API，使得非程序员也能方便地操作HDF5文件。h5py的设计目标是尽可能接近HDF5 C库的性能，同时保持Python的易用性。
**安装与使用**
要使用h5py，首先需要安装它。给定的资源是名为“h5py-3.0.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl”的预编译Python轮子文件，适用于Python 3.8的64位Linux系统。要安装这个文件，可以使用pip命令：
```bash
pip install h5py-3.0.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
```
安装完成后，便可以在Python脚本中导入h5py库，开始处理HDF5文件：
```python
import h5py
```
**基本操作**
1. **创建HDF5文件**：
使用`h5py.File()`函数打开或创建一个HDF5文件。例如：
```python
f = h5py.File('example.h5', 'w') # 'w' 表示写入模式
```
2. **添加数据**：
可以将数据以组（Group）、数据集（Dataset）或属性（Attribute）的形式添加到文件中。数据集类似于NumPy数组，可以存储多维数组数据：
```python
dataset = f.create_dataset('dataset1', data=np.array([1, 2, 3]))
```
3. **读取数据**：
通过键值访问数据集，并可像NumPy数组一样操作：
```python
data = dataset[()]
```
4. **组与数据集的层次结构**：
h5py允许创建嵌套的组来组织数据，类似于文件系统的目录结构：
```python
group = f.create_group('mygroup')
subgroup = group.create_group('mysubgroup')
```
5. **压缩与存储设置**：
h5py支持对数据进行压缩，以节省存储空间。例如，可以使用`gzip`压缩算法：
```python
dataset = f.create_dataset('compressed_data', data=data, compression='gzip')
```
6. **属性**：
可以为组和数据集添加元数据，即属性：
```python
f.attrs['description'] = 'This is an example HDF5 file'
```
7. **关闭文件**：
使用完文件后，记得关闭以保存所有更改：
```python
f.close()
```
**高级特性**
1. **虚拟数据集**：
h5py支持虚拟数据集，允许从多个源组合数据，即使这些数据分布在不同的文件或数据集中。
2. **大内存映射**：
对于非常大的数据集，h5py支持内存映射，使得数据可以按需加载，避免一次性加载全部数据导致内存溢出。
3. **链接**：
在HDF5文件中，可以创建硬链接和软链接，类似于文件系统的链接，实现数据的复用和组织。
4. **FITS接口**：
h5py还提供了与FITS（Flexible Image Transport System）文件格式的接口，方便天文学数据的处理。
h5py是Python开发人员处理HDF5文件的强大工具，它的灵活性和高效性使其成为处理大数据、科学计算和复杂数据结构的理想选择。结合Python的NumPy和Pandas等库，可以构建强大的数据处理和分析流程。
h5py-3.0.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.zip （1个子文件） 
h5py-3.0.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl 4.16MB
