使用h5py过滤hdf5文件中的组

Question

我发现了一个不雅的解决方案，我想知道是否有更好的方法来解决这个问题。(使用python 3.6(

我想将一组实验结果存储在.hdf5文件的不同组中。但我希望能够打开文件，迭代所有组，只从特定类型的组中获取数据集。

我发现的不雅的解决方案是保留组名中用于区分组的信息。例如"ExpA01"中的01。

生成文件的代码：

import h5py
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
# name of the file
FileName = "myFile.hdf5"
# open the file
myFile = h5py.File(FileName, 'w')
# list of groups
NameList = ["ExpA01", "ExpA02", "ExpB01", "ExpB02"]
for name in NameList:
# create new group with the name from the nameList
myFile.create_group(name)
# create random data
dataset = np.random.randint(0, 10, 10)
# add data set to the group
myFile[name].create_dataset("x", data=dataset)
myFile.close()  # close the file

现在我只想读取以"01"结尾的组中的数据。为此，我基本上从组名myFile[k].name.split("/")[-1][-2::] == "01"中读取信息。

读取文件的代码：

import h5py
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
FileName = "myFile.hdf5"
# open the file
myFile = h5py.File(FileName, 'r')
for k in myFile.keys():  # loop over all groups
if (myFile[k].name.split("/")[-1][-2::] == "01"):
data = np.zeros(myFile[k]["x"].shape)
myFile[k]["x"].read_direct(data)
print(data)
myFile.close()

简而言之，将区分信息写入组名，然后对字符串进行切片是一种糟糕的解决方案。

有什么更好的方法可以做到这一点？

感谢阅读。

Answer 1

您是否考虑过为每个组添加一个属性
然后您可以根据属性值的测试来筛选组。属性数据类型没有限制。我的示例使用字符串，但它们可以是int或float。

# Quick example to create a group attribute, then retrieve:
In [3]: h5f = h5py.File('attr_test.h5','w')
In [4]: grp = h5f.create_group('group1')
In [5]: h5f['group1'].attrs['key']='value'
...: 
In [6]: get_value = h5f['group1'].attrs['key']
In [7]: print (get_value)
value

我想我应该添加另一个具有两个不同属性值的示例。它创建了26个名为group_a到group_z的组，并将a/e/i/o/u的key属性设置为vowel，将所有其他字母的consonant属性设置为。

vowels = 'aeiouAEIOU'
h5f = h5py.File('attr_test.h5','w')
for ascii in range(97,123):
grp = h5f.create_group('group_'+chr(ascii))
if chr(ascii) in vowels: 
grp.attrs['key']='vowel'
else :
grp.attrs['key']='consonant'
for grp in h5f.keys() :
get_value = h5f[grp].attrs['key']
print (grp,':',get_value)