python怎么操作可視化hdf5文件

HDF5文件是一種特殊的用來存儲和組織大量數(shù)據(jù)的一組文件格式，在大量科學數(shù)據(jù)的存儲和操作中具有極其優(yōu)異的特性。但是作為數(shù)據(jù)格式存儲的時候是不易閱讀和操作的，接下來這篇文章我們來介紹一下python可視化操作hdf5的方法以及hdf5報錯如何解決吧。

什么是HDF5文件呢？

對于一些復雜的hdf5文件，通過可視化的方法可以比較容易的了解文件的內(nèi)部結構，下面介紹基于python的一個hdf5文件的安裝使用方法

1 安裝vitables工具包

命令 pip install vitables

2 安裝完成后在終端中使用命令

vitables 文件名.hdf5

最終實現(xiàn)hdf5文件的可視化,方便直觀就像一層層打開文件夾一樣

python對于HDF5的操作

    import h5py  #導入工具包  
    import numpy as np  
    #HDF5的寫入：  
    imgData = np.zeros((30,3,128,256))  
    f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w')   #創(chuàng)建一個h5文件，文件指針是f  
    f['data'] = imgData                 #將數(shù)據(jù)寫入文件的主鍵data下面  
    f['labels'] = range(100)            #將數(shù)據(jù)寫入文件的主鍵labels下面  
    f.close()                           #關閉文件  
      
    #HDF5的讀?。? 
    f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r')   #打開h5文件  
    f.keys()                            #可以查看所有的主鍵  ：在這里是：【data】,[label]
    a = f['data'][:]                    #取出主鍵為data的所有的鍵值  
    f.close()  

關于python環(huán)境中hdf5報錯問題的幾種解決辦法（親測）

一、報錯內(nèi)容如下：

Warning! HDF5 library version mismatched error
The HDF5 header files used to compile this application do not match
the version used by the HDF5 library to which this application is linked.
Data corruption or segmentation faults may occur if the application continues.
This can happen when an application was compiled by one version of HDF5 but
linked with a different version of static or shared HDF5 library.
You should recompile the application or check your shared library related
settings such as ‘LD_LIBRARY_PATH'.
You can, at your own risk, disable this warning by setting the environment
variable ‘HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK' to a value of ‘1'.
Setting it to 2 or higher will suppress the warning messages totally.
Headers are 1.10.4, library is 1.10.5

二、幾種解決辦法

首先，這個問題是有可能是hdf5庫不匹配的問題，也有可能是一個類似warning的東西，下面我會詳細的說一下。

第一種解決辦法：

卸載hdf5，然后重新安裝。

終端執(zhí)行的代碼如下：

conda uninstall hdf5
conda install hdf5

網(wǎng)上有好多朋友用這個方法有用， 本人親測：方法對我無用。

第二種解決辦法：

檢查一下設置的路徑：LD_LIBRARY_PATH

本人親測：由于我使用的系統(tǒng)是win10,但是LD_LIBRARY_PATH這個路徑我找了 好半天也找不到，后來搜索一下發(fā)現(xiàn)時Linux的，所以這個方法我沒有使用。

第三種解決辦法：

將HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK設置為更高等級，忽略警告。

在import tensorflow之前，在代碼中添加如下代碼：

import os;
os.environ[‘HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK'] = ‘2'

本人親測：此方法著實有用！

以上就是python可視化操作hdf5的方法以及hdf5報錯如何解決的全部內(nèi)容，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持W3Cschool。