Numpy 使用h5py存储时遇到不同大小数组的情况

在本文中，我们将介绍Numpy在使用h5py存储时遇到不同大小数组的情况。

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背景

NumPy是Python语言的一种扩展程序库，支持大量高级数值和数学工具，允许程序员高效地进行数组计算。同时，h5py是一个支持Python的HDF5库，它提供了numpy数组和Python的homogeneous和heterogeneous数据类型的存储结构。在使用numpy和h5py时，我们常常需要存储不同大小的数组。

具体操作

在下面的代码中，我们使用numpy和h5py来创建和读取数组，实现不同大小的数组的存储和读取。

import h5py
import numpy as np

# Create a file
f = h5py.File('test.hdf5', 'w')

# Create a group
grp_a = f.create_group('Group A')

# Create and save an array of size (5, 5)
arr_a = np.random.rand(5, 5)
grp_a.create_dataset('Array A', data=arr_a)

# Create and save an array of size (10, 10)
arr_b = np.random.rand(10, 10)
grp_a.create_dataset('Array B', data=arr_b)

# Create and save an array of size (20, 20)
arr_c = np.random.rand(20, 20)
grp_a.create_dataset('Array C', data=arr_c)

# Close the file
f.close()

# Open the file and read the arrays
f = h5py.File('test.hdf5', 'r')
print(f['Group A']['Array A'][:])
print(f['Group A']['Array B'][:])
print(f['Group A']['Array C'][:])
f.close()

在这个例子中，我们首先创建了一个HDF5文件，并在其中创建了一个名为“Group A”的组。然后，我们创建了三个不同大小的numpy数组，并将它们存储在名为“Array A”、“Array B”和“Array C”的HDF5数据集中。最后，我们读取了这些数组并打印它们。

示例说明

我们可以使用上述代码演示在numpy数组的大小不同的情况下如何使用h5py保存和读取数组。在这个例子中，我们创建了三个大小不同的数组，并将它们保存在同一个H5PY文件中。运行程序后，我们可以看到打印的数组内容分别为：

[[0.99692563 0.75480938 0.63054832 0.09352166 0.09242812]
 [0.65441543 0.39793793 0.04273219 0.21984688 0.85684705]
 [0.80323971 0.66445279 0.90279335 0.1185404  0.44988999]
 [0.60128315 0.18685659 0.22180793 0.61394969 0.09598655]
 [0.0388091  0.60124312 0.71416574 0.64993561 0.99700795]]
[[0.35511964 0.61175184 0.86345708 0.19104573 0.13412269 0.98488116
  0.18489915 0.68092245 0.4121307  0.80953712]
 [0.20359349 0.40873202 0.38530402 0.82751114 0.30213352 0.82577857
  0.37286979 0.5872275  0.05967632 0.1249205 ]
 [0.13667689 0.28355343 0.41663769 0.05399255 0.44013387 0.267436
  0.30958933 0.33898565 0.04224672 0.11105431]
 [0.29563377 0.15889891 0.38784159 0.87587655 0.18035623 0.634539.62 0.66063536 0.01104423 0.94554484 0.32999277]
 [0.46662418 0.79351685 0.91405357 0.14094214 0.6573888  0.94680805
  0.93628024 0.68191209 0.41348075 0.4249516 ]
 [0.51444439 0.58605561 0.56466492 0.88662761 0.50899204 0.26642433
  0.04585417 0.6599483  0.16545712 0.2664591 ]
 [0.43237422 0.51542653 0.75713903 0.18239662 0.86530988 0.38289745
  0.85386904 0.34375248 0.21256807 0.37160942]
 [0.42018134 0.39568048 0.88928257 0.72246948 0.96947394 0.3304973
  0.30516122 0.81485494 0.91320454 0.12984133]
 [0.22221596 0.08178974 0.04068056 0.42661496 0.8877878  0.35376957
  0.41044864 0.8362002  0.2903545  0.00178376]
 [0.4112536  0.90126721 0.38861325 0.04345694 0.98011535 0.70794507
  0.51622326 0.68750143 0.23321185 0.48357508]
 [0.93443087 0.89702996 0.91195484 0.13333628 0.92827963 0.46986177
  0.07953683 0.75988401 0.40554463 0.46437427]
 [0.92687996 0.95082495 0.55302891 0.81484905 0.51221068 0.05827768
  0.20302048 0.41490547 0.69735599 0.60975685]]