python写入和读取h5、pkl、mat 文件

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python写入和读取h5、pkl、mat 文件相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A python中使用h5py对HDF5文件进行操作。
1、创建文件和数据集
import h5py
import numpy as np

imgData = np.zeros((2,4))
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件,文件指针是f
f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面
f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面
f.close() #关闭文件

f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r') #打开h5文件

for key in f.keys():
print(f[key].name)
print(f[key].shape)
print(f[key].value)
输出结果:
/data
(2, 4)
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
/labels
(5,)
[1 2 3 4 5]
Process finished with exit code 0

写入读取pkl文件
1)字典类型:
import pickle
dict_data='name':["张三","李四"]
with open("dict_data.pkl","wb") as fo:
pickle.dump(dict_data,fo)
with open("dict_data","rb") as fo:
dict_data=pickle.load(fo,encoding='bytes')
print(dict_data.keys())
print(dict_data)
print(dict_data["name"])
结果如下:
dict_keys(['name'])
'name': ['张三', '李四']
['张三', '李四']
2)列表类型
import pickle
list_data=["张三","李四"]
with open ("list_data","wb") as fo:
pickle.dump(list_data,fo)

with open("list_data","rb") as fo:
pickle.load(fo,encoding='bytes')
print(list_data)
print(list_data.keys())
pirnt(list_data["name"])

mat文件
mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件,使用save()函数保存一个mat文件。对于文件data.mat:
load(‘data.mat')
save('data_1.mat','A')
其中'A’表示要保存的内容。
在python读取mat文件:
1、读取文件:
import scipy.io as scio
file1='E://data.mat'
data=scio.loadmat(file1)
注意,读取出来的data是字典格式,可以通过函数type(data)查看。
print type(data)
结果显示
<type 'dict'>
找到mat文件中的矩阵:
print data['A']
结果显示

以上是关于python写入和读取h5、pkl、mat 文件的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python 之 h5py 读取 matlab 中 .mat 文件 cell 方法浅析

使用 h5py 读取 matlab .mat 文件

如何利用python读取PKL文件

如何通过 h5py 读取 v7.3 mat 文件?

Python读取mat文件

python数据持久化操作 文件存储