编辑HDF5矩阵值

Question

我试图编辑一个以hdf5格式提供给我的数据集，并重新保存它。我以前已经能够编辑hdf5文件中的值，但在这种情况下，我的旧方法似乎不起作用（我将在下面展示这两个示例）。在

我有一个三维数据集的形状（101，4，2），我从一个HDF5文件提取。在这个例子中，我尝试将每个值设置为浮点值1.0。在

file_name = r'C:\Labber\Data\2018\06\Data_0601\CSing.hdf5'
f = h5py.File(file_name, 'r+')
h5entry = f['/Data/Data']

for i in range(len(h5entry[:,0,0])):
    print(h5entry[i][0][1]) #prints 0.0
    h5entry[i][0][1] = 1.0 
    print(h5entry[i][0][1]) #still prints 0.0

如果我创建一个numpy数组而不是对HDF5数据集的引用，我可以让它工作。在

^{pr2}$

但是，我有一个问题，即条目采用numpy数组格式，我无法轻松地将数据集设置为数组。我可以从这个数组中创建一个新的数据集，删除旧的数据集，然后重新分配新的数据集，但这似乎是一种非常笨拙的方法。在

此外，我已经能够直接编辑HDF5键之前，这让我更加困惑。例如，我以前成功地完成了以下工作

file_name = r'C:\Labber\Data\2018\06\Data_0601\CSing.hdf5'
f = h5py.File(file_name, 'r+')
entry = f['Step list'][i]
entry['use_relations'] = relations
f['Step list'][i] = entry

这很管用。你知道这里发生了什么吗？我怎样才能以最有效的方式完成这件事？在

Answer 1

问题在于多步索引

h5entry[i][0][1] = 1.0

试试看

^{pr2}$

h5entry[i][0][1]可以获取值，但不能用于设置，因为h5entry[i]是数据集的副本，而不是view。h5entry[i]是数组，不是数据集。在

---

entry[i][0][1] = 1.0

之所以有效，是因为entry已经是ndarray，entry[i]是view，正如{}。另一方面，数组上的高级索引将不起作用：entry[[1,2]][:,0][:,1]=3，因为entry[[1,2]]是一个副本。在

由于视图与副本之间存在这些细微差别，因此使用单步索引通常更安全，无论是使用h5py还是{}：

entry[[0,1],0,1] = 3

有时，如果我们在索引时包含隐式:，这会有所帮助：

entry[i,:,:][0,:][1]

代码不需要，但我需要。我需要一个提醒，我在每个阶段工作的维度有多少。在

---

f['Step list'][i] = entry

因为f['Step list']是数据集，而不是数据集的副本。在