h5py：如何在 HDF5 组和数据集上使用 keys() 循环答案

【问题标题】：h5py: how to use keys() loop over HDF5 Groups and Datasetsh5py：如何在 HDF5 组和数据集上使用 keys() 循环
【发布时间】：2021-08-01 07:40:15
【问题描述】：

print(list(file.keys()))

当我运行这段代码时，我得到：

T00000000,T00000001,T00000002,T00000003, ... ,T00000474

现在，我分析了 T00000000，但我想用 for 循环扫描它们。我不能这样做，因为这是一个字符串。有没有办法做到这一点？

【问题讨论】：

什么是file？你能再显示一点代码吗？
这是一个 HDF5 文件，该文件包括我提到的一些组（T00000000，.....，T00000474），我在 T00000000 上做了一些排列。但我想用 for-loop 对所有组做同样的事情。
您已经在file.keys() 中有一个迭代器。你应该可以使用for key in file.keys(): 来循环它们。
好的，谢谢。我要试试这个。

标签： python numpy hdf5 h5py

【解决方案1】：

是的，您可以使用 split() 方法。

如果字符串是“T00000000,T00000001,T00000002,T00000003, ... ,T00000474”，则可以使用 split 将其打开如下列表：

string = "T00000000,T00000001,T00000002,T00000003, ... ,T00000474"
values = string.split(",")

因此，列表值变为["T00000000", "T00000001","T00000003", ... ,"T000000474"]。

然后你可以在 for 循环中使用它。

如果您不想创建列表，您可以：

for value in string.split(","):
     #Your code here...

for 循环将以 T00000000、T00000001、T00000003 的值执行 ...

【讨论】：

【解决方案2】：

@python_student，这比最初的答案中解释的要多。根据您问题的语法，您似乎正在使用 h5py 来读取 HDF5 文件。要有效访问文件内容，您需要对 HDF5 和 h5py 有基本的了解。我建议从这里开始：h5py Quick Start Guide。此外，StackOverflow 上有很多很好的问题和答案，其中包含详细信息和示例。

一个 HDF5 文件有 2 个基本对象：

数据集：类似数组的数据集合
组：保存数据集和其他组的类似文件夹的容器

h5py，使用字典语法访问 Group 对象，并使用 NumPy 语法读取 Datasets。（注意组对象不是 Python 字典——只是“看起来”像它们！）

如您所述，keys() 是文件根级别的对象名称（组或数据集）。您的代码从组键创建了一个列表：list(file.keys())。一般来说，没有理由这样做。通常，您将迭代 keys() 或 items() 而不是创建列表。

这是一个简短的代码段，展示了您可以如何执行此操作。一旦我对您的数据架构有了更多了解，我可以添加更多详细信息。（HDF5 是一种通用数据容器，几乎可以使用任何模式。）

# loop on names:
for name in file.keys():
    print(name)
# loop on names and H5 objects:
for name, h5obj in file.items():
    if isinstance(h5obj,h5py.Group):
        print(name,'is a Group')
    elif isinstance(h5obj,h5py.Dataset):
        print(name,'is a Dataset')
        # return a np.array using dataset object:
        arr1 = h5obj[:]
        # return a np.array using dataset name:
        arr2 = file[name][:] 
        # compare arr1 to arr2 (should always return True):
        print(np.array_equal(arr1, arr2))

【讨论】：