饋入多維數據集時的python h5py錯誤

Question

這是我的問題，它在情況1中有效，在情況2中無效：

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]]]

有人可以向我解釋我做錯了什么嗎？ （請不要建議創建一個形狀與我的數據集形狀相同的np.array，因為我使用的尺寸/尺寸更多！）

Answer 1

進行分配時不要使用鏈式索引。 代替

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

采用

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

---

f['2'][0]返回一個新數組，其數據是從f['2'] 復制而來的。 f['2'][0][0] = data將data分配給此新數組。 賦值對f['2']無效。

相反， f['2'][0,0] = data修改f['2'] 。

---

在foo.__getitem__(x) ，請記住foo[x]調用foo.__getitem__(x) 。 和foo[x] = y調用foo.__setitem__(x, y) 。

所以f['2'][0][0] = data調用

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

• f.__getitem__('2')返回一個Dataset ，
• f.__getitem__('2').__getitem__(0)返回一個NumPy數組
• f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data)修改該NumPy數組

而f['2'][0,0] = data調用

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

現在調用了Dataset的__setitem__方法，這自然為Dataset提供了修改其內部數據的機會。