Matlab操作HDF5文件示例

目录
  • HDF5文件
  • 使用Matlab操作HDF5文件
    • 使用Matlab创建HDF5文件
    • 使用Matlab写入HDF5
    • 使用Matlab查看HDF5文件信息
    • 使用Matlab读取HDF5中的数据集

HDF5文件

在使用Matlab对数据进行预处理时，遇到了内存不足的问题，因为数据量太大，在处理完成以前内存已经爆满。如果使用Matlab的.m文件对文件进行存储的话，则需要将数据分割成多个文件，对后续的处理造成了不便。HDF5文件则是一种灵活的文件存储格式，有一个最大的好处就是在Matlab的处理过程中可以对它进行扩展写入，也就是说不是所有数据处理完以后一次写入，而是边处理边写入，极大的降低了对系统内存的要求。

HDF5文件类似与一个文件系统，使用这个文件本身就可以对数据集（dataset）进行管理。例如下图所示，HDF5文件中的数据集皆存储根目录/，在根目录下存在多个group，这样一些group类似与文件系统的文件夹，在它们可以存储别的group，也可以存储数据集。

对于每一个dataset 而言，除了数据本身之外，这个数据集还会有很多的属性 attribute,。在hdf5中，还同时支持存储数据集对应的属性信息，所有的属性信息的集合就叫做metadata;

使用Matlab操作HDF5文件

使用Matlab创建HDF5文件

使用Matlab创建HDF5文件的函数是h5create，使用如下：

h5create(filename,datasetname,[30, 30 , 3, inf],'Datatype','single','ChunkSize',[30,30,3,1000])

filename为h5文件的文件名（不知道什么问题，在我的电脑上使用时，这个函数无法指定路径）。

datasetname则为数据集的名字，数据集名称必须以/开头，比如/G。

[30,30,3,inf]位数据集的大小，比如我的数据集为30x30大小的彩色图像，并且我希望数量能够扩展，那么就可以指定最后以为度为inf，以表示数量不限。

Datatype为数据类型

ChunkSize为数据存储的最小分块，为了让数据能够具有扩展性，所以为新来的数据分配一定的空间大小，对于一个非常大的数据，这个值设置大一点比较好，这样分块就会少一点。比如我的数据集中，30x30大小的彩色图像大概有10万个左右，那么1000个存储在一起较为合适，则chunksize设置为：[30,30,3,1000]。

使用Matlab写入HDF5

在创建了hdf5文件和数据集以后，则可以对数据集进行写操作以扩展里面的数据。使用Matlab写入HDF5文件的函数是h5write，使用如下：

h5write(fileName,datasetName,data,start,count);

fileName: hdf5文件名

datasetName:数据集名称，比如/Gdata:需要写入的数据，数据的维度应该与创建时一致，比如，设置的数据集大小为[30,30,3,inf]，那么这里的data的前三个维度就应该是[30, 30, 3]，而最后一个维度则是自由的

start:数据存储的起点，如果是第一次存，则应该为[1, 1, 1, 1]（注意数据维度的一致性），如果这次存了10000个样本，也就是[30,30,3,10000]，那么第二次存储的时候起点就应该为[1,1,1,10001]

count存储数据的个数，同样要根据维度来（其实就是数据的维度），这里为[30,30,3,10000]

使用Matlab查看HDF5文件信息

Matlab中可以使用h5info函数来读取HDF5文件的信息：

fileInfo = h5info(fileName);

然后通过解析fileInfo结构，则可以得到HDF5文件中的数据集名称、数据集大小等等必要信息。

使用Matlab读取HDF5中的数据集

Matlab中可以使用h5read函数来读取HDF5文件：

data = h5read(filename,datasetname,start,count)

filename：HDF5文件文件名

datasetname：数据集名称

start：从数据集中取数据的其实位置

count：取的数据数量

还是以上面的30x30的彩色图像为例，如果每次需要取1000个，那么第一次取时，start应该设置为[1, 1, 1, 1] ，count设置为：[30, 30 ,3 1000]。第二次取值时，start则应该设置为[1, 1, 1, 1001]，count则设置为：[30, 30, 3, 1000]。

以上就是Matlab操作HDF5文件示例的详细内容，更多关于Matlab操作HDF5文件的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python可视化hdf5文件的操作

    python可视化hdf5文件的操作

    对于一些复杂的hdf5文件,通过可视化的方法可以比较容易的了解文件的内部结构,下面介绍基于python的一个hdf5文件的安装使用方法 1 安装vitables工具包 命令 pip install vitables 2 安装完成后在终端中使用命令 vitables 文件名.hdf5 最终实现hdf5文件的可视化,方便直观就像一层层打开文件夹一样 补充:python对于HDF5的操作 看代码吧~ import h5py #导入工具包 import numpy as np #HDF5的写入: img

  • Python存储读取HDF5文件代码解析

    HDF5 简介 HDF(Hierarchical Data Format)指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件.HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发,目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展.当前流行的版本是 HDF5.HDF5 拥有一系列的优异特性,使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作,如它支持非常多的数据类型,灵活,通用,跨平台,可扩展,高效的 I/O 性能,支持几乎无限量(高达 EB)的单文件存储等,详见其官方介绍:https://suppo

  • Python操作HDF5文件示例

    目录 引言 创建文件和数据集 写数据集 读数据集 引言 在Matlab操作HDF5文件中已经详细介绍了HDF5文件已经利用Matlab对其进行操作的方法.这篇文章总结一下如何在Python下使用HDF5文件.我们仍然按照Matlab操作HDF5文件的顺序进行,分别是创建HDF5文件,写入数据,读取数据. Python下的HDF5文件依赖h5py工具包 创建文件和数据集 使用`h5py.File()方法创建hdf5文件 h5file = h5py.File(filename,'w') 然后在此基础

  • R语言rhdf5读写hdf5并展示文件组织结构和索引数据

    R语言rhdf5读写hdf5并展示文件组织结构和索引数据

    前言 h5只是一种简单的数据组织格式[层级数据存储格式(HierarchicalDataFormat:HDF)],该格式被设计用以存储和组织大量数据. 在一些单细胞文献中,作者通常会将分析的数据上传到GEO数据库保存为.h5格式文件,而不是我们常见的工程文件(rds文件,表格数据等),所以为了解析利用这些数据需要对hdf5格式的组织结构有一定的了解. (注:在Seurat包中有现成的函数Seurat::Read10X_h5()可以用来提取表达矩阵,但似乎此外无法从h5文件中提取更多的信息). G

  • 如何用pandas处理hdf5文件

    什么是HDF5 HDF5:Hierarchical Data Format Version 5,对于存储大规模.具有相同类型的数据,HDF5是一种非常不错的存储格式,文件后缀名为h5.这种格式的文件的存储和读取速度非常快,并且我们可以把HDF5文件看成是一个"目录",它是分层次的,我们来看看如何操作. 创建和读取HDF5文件 import pandas as pd import numpy as np hdf5 = pd.HDFStore("hello.h5", m

  • python3 hdf5文件 遍历代码

    看代码吧~ import h5py import numpy as np f = h5py.File('train/e1_1.hdf5') key = "" for k in f.keys(): key = k d = f[key] print(d) a = np.ones(d.shape) d.read_direct(a) print(a) f.close() 补充:HDF5 文件及Python模块之h5py HDF5文件 什么是HDF5文件呢? 先引用一波维基百科的介绍,『层级数据

  • Matlab操作HDF5文件示例

    Matlab操作HDF5文件示例

    目录 HDF5文件 使用Matlab操作HDF5文件 使用Matlab创建HDF5文件 使用Matlab写入HDF5 使用Matlab查看HDF5文件信息 使用Matlab读取HDF5中的数据集 HDF5文件 在使用Matlab对数据进行预处理时,遇到了内存不足的问题,因为数据量太大,在处理完成以前内存已经爆满.如果使用Matlab的.m文件对文件进行存储的话,则需要将数据分割成多个文件,对后续的处理造成了不便.HDF5文件则是一种灵活的文件存储格式,有一个最大的好处就是在Matlab的处理过程

  • java使用pdfbox操作pdf文件示例

    还有一个用于创建PDF文件的项目----iText. PDFBox下面有两个子项目:FontBox是一个处理PDF字体的java类库:JempBox是一个处理XMP元数据的java类库. 一个简单示例: 要引入pdfbox-app-1.6.0.jar这个包. 复制代码 代码如下: package pdf; import java.io.File;import java.net.MalformedURLException; import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDo

  • c#操作xml文件示例

    c#操作xml文件示例

    1. 新增XML文件 复制代码 代码如下: XMLToolV2 _xmlHelper = new XMLToolV2(@"C:\20140311blogs.xml");//xml保存路径或者读取路径 _xmlHelper.Create("Person", "utf-8");//跟节点名称:person;encode:utf-8 XmlElement _person = _xmlHelper.CreateElec("Name",

  • asp.net操作ini文件示例

    复制代码 代码如下: using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls; using Syste

  • python操作xml文件示例

    复制代码 代码如下: def get_seed_data(filename):dom = minidom.parse(filename)root = dom.documentElementsystem_nodes = root.getElementsByTagName("system")k = 0seed_list = []for system_node in system_nodes:    #print system_node.nodeName+' id='+system_node

  • python操作toml文件的示例代码

    # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-11-18 09:31 # @Author : cxa # @File : toml_demo.py # @Software: PyCharm import toml import os BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) class FileOperation: def __init__(self): self.dic = dict() self

随机推荐