时间:2021-05-23
1、Python数据存储(压缩)
(1)numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
numpy和scipy内建的数据存储方式。
(2)cPickle + gzip
cPickle是pickle内建的数据存储方式,gzip是常用的文件压缩模块。
(3)h5py
h5py是对HDF5文件格式进行读写的python包,关于h5py更多介绍与安装,参考官方网站
关于HDF5,参考官方网站。:
一个HDF5文件就是一个由两种基本数据对象(groups and datasets)存放多种科学数据的容器:
HDF5 dataset: 数据元素的一个多维数组以及支持元数据(metadata); HDF5 group: 包含0个或多个HDF5对象以及支持元数据(metadata)的一个群组结构;
总之,dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group;group和dataset在h5py中的使用有点类似于词典和Numpy中数组的用法。
h5py的优势:速度快、压缩效率高,总之,numpy.savez和cPickle存储work或不work的都可以试一试h5py!
2、h5py读取和存储数据示例
import h5pyX= np.random.rand(100, 1000, 1000).astype('float32')y = np.random.rand(1, 1000, 1000).astype('float32')# Create a new filef = h5py.File('data.h5', 'w')f.create_dataset('X_train', data=X)f.create_dataset('y_train', data=y)f.close()# Load hdf5 datasetf = h5py.File('data.h5', 'r')X = f['X_train']Y = f['y_train']f.close()详细使用方法,参考官网。
以上这篇Python数据存储之 h5py详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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mat数据格式是Matlab默认保存的数据格式。在Python中,我们可以使用h5py库来读取mat文件。>>>importh5py>>>data=h5py.F
python3.x环境下,使用h5py加载HDF5文件,查看keys,如下:>>>importh5py>>>f=h5py.File("a.h5",'r')>>>
1.h5py简单介绍h5py文件是存放两类对象的容器,数据集(dataset)和组(group),dataset类似数组类的数据集合,和numpy的数组差不多。
我使用的是anaconda安装的环境,其中有一个是h5py,自动安装的是2.7.0的版本,这个版本会导致保存模型时python奔溃。condainstallh5
微信小程序之数据缓存的实例详解前言:在H5之前,缓存一般都是用cookie,但是cookie的存储空间太小。于是,H5增加了新的缓存机制,即localstora