更新 h5py 数据集答案

【问题标题】：Updating h5py Datasets更新 h5py 数据集
【发布时间】：2013-04-19 06:36:25
【问题描述】：

有人知道从 h5py 更新 hdf5 数据集吗？假设我们创建如下数据集：

import h5py
import numpy
f = h5py.File('myfile.hdf5')
dset = f.create_dataset('mydataset', data=numpy.ones((2,2),"=i4"))
new_dset_value=numpy.zeros((3,3),"=i4")

是否可以将 dset 扩展为 3x3 numpy 数组？

【问题讨论】：

标签： python hdf5 h5py

【解决方案1】：

您需要创建具有“可扩展”属性的数据集。在初始创建数据集后无法更改此设置。为此，you need to use the "maxshape" keyword。 maxshape 元组中的 None 值意味着该维度可以是无限大小的。所以，如果f 是一个 HDF5 文件：

dset = f.create_dataset('mydataset', (2,2), maxshape=(None,3))

创建一个大小为 (2,2) 的数据集，该数据集可以沿第一个维度无限扩展，沿第二个维度扩展为 3。现在，您可以使用resize 扩展数据集：

dset.resize((3,3))
dset[:,:] = np.zeros((3,3),"=i4")

第一个维度可以任意增加：

dset.resize((10,3))

【讨论】：

resize 也接受一个轴参数，因此您只需为要扩展的轴指定新大小，而不是全部：dset.resize(10, axis=0)
这非常有用@velotron，可以将其添加到已接受的答案中，因为对于多维数组，这样做更容易。
这个例子会覆盖文件中之前的内容吗？还是只是追加新内容？
您在增加或减少大小时“附加”到当前数据。调整数据集大小时，数据的索引不会更改。 docs.h5py.org/en/latest/faq.html
当我在寻找它时，如果你想调整一维数组的大小，你必须将 (None, ) 传递给 maxshape，不要忘记写，使其成为一个元组。也可以使用 resize 方法或使用 Joseph 提到的 axie=0。