我正在嘗試找到一種將 numpy 數組轉換為 hdf5 格式的方法

Question

我正在嘗試轉換 Numpy arrays，它們是在 HDF5 格式中隨時間變化的二維網格，適用於多種情況，例如 Numpy 數組具有以下方面：案例編號 (0-100)、時間 (0-200 年)、X 網格點位置（0-100m），y 網格點位置（0-20m）加上該位置的實際數據點（例如飽和度范圍為 0-100%）。 我發現以 HDF5 格式有效存儲有點困難。 它應該稍后用於訓練 RNN model。我嘗試將 Numpy 分配給 HDF5 格式（不知道它是否有效，因為我沒有檢索到它）。 我也對這種情況的不同類型的存儲選項以及存儲它的最佳方式感到困惑，以便輕松檢索它來訓練神經網絡。 我需要使用 HDF5 格式，因為它似乎可以像當前情況一樣優化大數據的使用/檢索。我也在嘗試找到學習 HDF5 格式的最佳方法。謝謝！

Answer 1

import h5py
import numpy as np

# Create a numpy array
arr = np.random.rand(3,3)

# Create a HDF5 file
with h5py.File('mydata.h5', 'w') as f:
    # Write the numpy array to the HDF5 file
    f.create_dataset('mydata', data=arr)

您還可以使用 h5py 庫將數據 append 復制到現有的 hdf5 文件，而不是創建新文件。