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這篇文章將為大家詳細講解有關Python數據存儲之h5py有什么用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
1、Python數據存儲（壓縮）
（1）numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
numpy和scipy內建的數據存儲方式。
（2）cPickle + gzip
cPickle是pickle內建的數據存儲方式，gzip是常用的文件壓縮模塊。
（3）h6py
h6py是對HDF5文件格式進行讀寫的python包，關于h6py更多介紹與安裝，參考官方網站
關于HDF5，參考官方網站。：
一個HDF5文件就是一個由兩種基本數據對象（groups and datasets）存放多種科學數據的容器：
HDF5 dataset: 數據元素的一個多維數組以及支持元數據（metadata）； HDF5 group: 包含0個或多個HDF5對象以及支持元數據（metadata）的一個群組結構；
總之，dataset是類似于數組的數據集，而group是類似文件夾一樣的容器，存放dataset和其他group；group和dataset在h6py中的使用有點類似于詞典和Numpy中數組的用法。
h6py的優勢：速度快、壓縮效率高，總之，numpy.savez和cPickle存儲work或不work的都可以試一試h6py！
2、h6py讀取和存儲數據示例
import h6py
X= np.random.rand(100, 1000, 1000).astype('float32')
y = np.random.rand(1, 1000, 1000).astype('float32')
# Create a new file
f = h6py.File('data.h6', 'w')
f.create_dataset('X_train', data=X)
f.create_dataset('y_train', data=y)
f.close()
# Load hdf5 dataset
f = h6py.File('data.h6', 'r')
X = f['X_train']
Y = f['y_train']
f.close()關于“Python數據存儲之h5py有什么用”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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