h5py

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如何在給出一個鍵列表的情況下將h5py文件的數據集的內容讀入一個numpy數組？

我的功能輸入是一個h5py文件和一個文本文件。文本文件有兩列。第一列有一些發言信息，第二列有發言者信息（針對該發言）。 h5py文件的關鍵字（使用create_datasets創建）是話語（文件的第一列）。每個數據集都將有一個固定維數（600，）的numpy數組（只有一個）。 h5py文件比文本文件中的話語有更多的話語。文本文件中的某些話語可能不在h5py文件中。預期我的函數的輸出：2個nump

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用unicode在hdf5中存儲字符串數據集

我想從包含特殊字符的文件中存儲可變字符串表達式，如ø, æ , and å。這是我的代碼： import h5py as h5 file = h5.File('deleteme.hdf5','a') dt = h5.special_dtype(vlen=str) dset = file.create_dataset("text",(1,),dtype=dt) dset.attrs[str(

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使用keras無法保存訓練過的神經網絡

我無法保存以h5py格式訓練過的神經網絡。它顯示以下錯誤： ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-64-0185b568b480> in <module>() 1 from keras.models import load_model ----> 2 model.save("MNIST

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如何列出h5py文件中的數據集？

我有一個存儲numpy數組的h5py文件，但是當我試圖用數據集名稱打開數據集時，我得到Object doesn't exist error，所以有什麼辦法可以列出文件的數據集？ with h5py.File('result.h5','r') as hf: #How can I list all dataset I have saved in hf?

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使用多個數據集對一個.hdf5文件進行二次採樣

我想從一個大的.h5文件中提取一些「行」，以創建一個較小的示例文件。爲了確保我的示例看起來像原始文件，我隨機提取行。 #Get length of files and prepare samples source_file = h5py.File(args.data_path, "r") dataset = source_file['X'] indices = np.sort(np.ran

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如何訪問H5文件的根目錄組對象

我想要得到的H5文件的根目錄組對象和屬性添加到它，而不是創建一個新的子分組像我現在有： f = h5py.File("test.h5", "w") grp = f.create_group("group1") grp.attrs['att'] = 0

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H5py - 使用生成器創建數據集 - ValueError：設置數組元素的序列

我試圖通過生成器將1D numpy數組（平展圖像）送入H5py數據文件以創建訓練和驗證矩陣。以下代碼改編自溶液（找不到它現在），其中H5py的File對象的create_dataset函數的data屬性提供的數據中的呼叫的形式np.fromiter它具有發電機的功能的一個其論據。 from scipy.misc import imread import h5py import numpy a

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尺寸上的部分填充HDF5數據集的磁盤

我讀的書Python和HDF5（O'Reilly）的其中有他們承擔磁盤上的空數據集A部分和尺寸： import numpy as np import h5py f = h5py.File("testfile.hdf5") dset = f.create_dataset("big dataset", (1024**3,), dtype=np.float32) f.flush() # Si

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將多個HDF5文件的數據集合併爲一個虛擬數據集

我有幾個包含相同的兩個數據集的HDF5文件，分別爲data和labels。這些數據集是多維數組，第一個維數對於兩者都是相同的。我想將HDF5文件合併到一個文件中，我認爲最好的方法是創建一個虛擬數據集[h5py reference]，[HDF5 tutorial in C++]。但是，我還沒有在Python和h5py中找到任何示例。是否有任何替代虛擬數據集，或者你知道任何使用h5py的例子嗎？

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讀類型 - 在h5py.Group對象組

def select_HDF_file(self): filename2 = QFileDialog.getOpenFileName(self.dlg, "Select output file","",'*.hdf') file = h5py.File(filename2 , 'r') dataset = [] for i in file.val