本文主要介绍python可视化hdf5文件的操作,有很好的参考价值。希望对大家有帮助。来和边肖一起看看吧。
对于一些复杂的hdf5文件,通过可视化很容易理解文件的内部结构。以下是如何安装和使用基于python的hdf5文件。
1 安装vitables工具包
命令pip安装vitables
2 安装完成后在终端中使用命令
Vitables文件名. hdf5
最终hdf5文件的可视化方便直观,就像一层一层打开文件夹一样。
补充:python对于HDF5的操作
看代码吧~
导入h5py #导入工具包
将numpy作为np导入
写入#HDF5:
imgData=np.zeros((30,3,128,256))
F=h5py.file ('hdf5 _ file.h5 ',' w') #用文件指针f创建一个h5文件。
F['data']=imgData #在文件的主键数据下写入数据。
F['labels']=range(100) #在文件的主键标签下写入数据
关闭文件
#HDF5读取:
F=h5py.file ('hdf5 _ file.h5 ',' r') #打开h5文件
F.keys() #您可以查看所有的主键:它们是:[data],[label]
A=f['data'][:] #取出所有主键为数据的键值。
f.close()
补充:关于python环境中hdf5报错问题的几种解决办法(亲测)
一、报错内容如下:
警告!HDF5库版本不匹配错误
用于编译此应用程序的HDF5头文件不匹配
此应用程序所链接的HDF5库使用的版本。
如果应用程序继续运行,可能会出现数据损坏或分段错误。
当应用程序由一个版本的HDF5编译,但
与不同版本的静态或共享HDF5库链接。
您应该重新编译应用程序或检查您的共享库相关
“LD_LIBRARY_PATH”等设置。
您可以自行承担风险,通过设置环境来禁用此警告
变量“HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK”的值为“1”。
将其设置为2或更高将完全抑制警告消息。
标题是1.10.4,库是1.10.5
二、几种解决办法
首先,这个问题可能是hdf5库的不匹配,也可能是类似于警告的东西。下面我会详细说一下。
第一种解决办法:
卸载hdf5,然后重新安装。
终端执行的代码如下:
conda卸载hdf5
康达安装hdf5
网上有很多朋友用这个方法有用,我亲自测试:方法对我没用。
第二种解决办法:
检查设置路径:LD_LIBRARY_PATH。
我个人测试:因为我用的系统是win10,但是找了半天都找不到路径LD_LIBRARY_PATH。后来找到了就搜Linux,就没用这个方法了。
第三种解决办法:
将HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK设置为更高的级别,并忽略该警告。
在导入tensorflow之前,将以下代码添加到代码中:
导入OS;
OS . environ[' HD F5 _ DISABLE _ VERSION _ CHECK ']=' 2 '
我亲自测试:这个方法真的很有用!
以上个人经历,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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