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Python数据存储之 h5py详解
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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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 h5py
X= np.random.rand(100, 1000, 1000).astype('float32')
y = np.random.rand(1, 1000, 1000).astype('float32')

# Create a new file
f = h5py.File('data.h5', 'w')
f.create_dataset('X_train', data=X)
f.create_dataset('y_train', data=y)
f.close()

# Load hdf5 dataset
f = 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。

标签：
Python,数据存储,h5py
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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