python写入和读取h5、pkl、mat 文件

python中使用h5py对HDF5文件进行 *** 作。

1、创建文件和数据集

import h5py

import numpy as np

imgData = np.zeros((2,4))

f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件，文件指针是f

f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面

f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5])#将数据写入文件的主键labels下面

f.close() #关闭文件

f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r') #打开h5文件

for key in f.keys():

print(f[key].name)

print(f[key].shape)

print(f[key].value)

输出结果：

/data

(2, 4)

[[ 0. 0. 0. 0.]

[ 0. 0. 0. 0.]]

/labels

(5,)

[1 2 3 4 5]

Process finished with exit code 0

写入读取pkl文件

1)字典基梁类型：

import pickle

dict_data={'name':["张三","李四"迅锋帆]}

with open("dict_data.pkl","wb") as fo:

pickle.dump(dict_data,fo)

with open("dict_data","rb") as fo:

dict_data=pickle.load(fo,encoding='bytes')

print(dict_data.keys())

print(dict_data)

print(dict_data["name"])

结果如下：

dict_keys(['name'])

{'name': ['张三', '李四']}

['张三', '李四']

2)列表类型

import pickle

list_data=["张三","李四"]

with open ("list_data"，"wb") as fo:

pickle.dump(list_data,fo)

with open("list_data","rb") as fo:

pickle.load(fo,encoding='bytes')

print(list_data)

print(list_data.keys())

pirnt(list_data["name"])

mat文件

mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件data.mat：

load（‘data.mat')

save('data_1.mat','A')

其中'A’表示要保存的内容。

在python读取mat文件：

1、读取文件：

import scipy.io as scio

file1='E://data.mat'

data=scio.loadmat(file1)

注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。亩雹

print type(data)

结果显示

<type 'dict'>

找到mat文件中的矩阵：

print data['A']

结果显示

H5文件是层次数据格式第5代简嫌的版本（HierarchicalDataFormat，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件，目前，很多商业和非商业组织都支持这种文件格式，如Java，MATLAB，拦升手Python，R等，笑弯它是数据文件，不是文本文件。所以无法直接打开查看内容，H5本身用C程序提供库函数来提供外部访问的接口。在Python中，主要使用h5py模块来 *** 作相关格式。

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