馈入多维数据集时的python h5py错误

Question

这是我的问题，它在情况1中有效，在情况2中无效：

import h5py
import numpy as np

data = np.random.randint(0,256,(5,), np.uint8)

f = h5py.File('test.h5','w')
f.create_dataset('1',(3,5), np.uint8)
f.create_dataset('2',(1,3,5), np.uint8)

print("case 1 before:\n",f['1'].value)
# case 1 before:
#  [[0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0]]

f['1'][0] = data
print("case 1 after:\n",f['1'].value)
# case 1 after:
#  [[ 75 215 125 175 193]
#  [  0   0   0   0   0]
#  [  0   0   0   0   0]]

print()
print()

print("case 2 before:\n",f['2'].value)
# case 2 before:
#  [[[0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]]]

f['2'][0][0] = data
print("case 2 after:\n",f['2'].value)
# case 2 after:
#  [[[0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]
#   [0 0 0 0 0]]]

有人可以向我解释我做错了什么吗？ （请不要建议创建一个形状与我的数据集形状相同的np.array，因为我使用的尺寸/尺寸更多！）

Answer 1

进行分配时不要使用链式索引。 代替

f['2'][0][0] = data

采用

f['2'][0,0] = data

---

f['2'][0]返回一个新数组，其数据是从f['2'] 复制而来的。 f['2'][0][0] = data将data分配给此新数组。 赋值对f['2']无效。

相反， f['2'][0,0] = data修改f['2'] 。

---

在foo.__getitem__(x) ，请记住foo[x]调用foo.__getitem__(x) 。 和foo[x] = y调用foo.__setitem__(x, y) 。

所以f['2'][0][0] = data调用

f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data)

• f.__getitem__('2')返回一个Dataset ，
• f.__getitem__('2').__getitem__(0)返回一个NumPy数组
• f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data)修改该NumPy数组

而f['2'][0,0] = data调用

f.__getitem__('2').__setitem__((0,0), data)

现在调用了Dataset的__setitem__方法，这自然为Dataset提供了修改其内部数据的机会。