【生物信息】h5py.File

h5py.File 是 Python 中 h5py 库提供的一个函数,用于读取和写入 HDF5(Hierarchical Data Format version 5) 格式的文件。HDF5 是一种强大的数据格式,可以高效存储和管理复杂结构和大规模数据。


用法

h5py.File 用于打开一个 HDF5 文件以进行读取、写入或创建操作。该函数返回一个对象,可以用来访问文件中的数据集(datasets)和组(groups),从而操作分层结构的数据。


语法

复制代码
h5py.File(name, mode='r', driver=None, libver=None, userblock_size=None, swmr=False)

参数说明

  • name

    HDF5 文件的名称(路径)。可以是字符串形式的文件路径,也可以是一个类文件对象。

  • mode

    文件打开模式,常用值如下:

    • 'r':只读模式(默认)。文件必须存在。
    • 'r+':读写模式。文件必须存在。
    • 'w':创建新文件。如果文件已存在,则会被覆盖。
    • 'w-''x':创建新文件。如果文件已存在,则会报错。
    • 'a':读写模式。如果文件不存在,则会创建一个新文件。
  • driver

    指定 HDF5 驱动程序。通常保持为 None,除非需要高级自定义。

  • libver

    指定 HDF5 库的版本范围,常见值为 None 或类似 ('earliest', 'latest') 的元组。

  • userblock_size

    如果指定,则设置文件开头用户块的大小(单位:字节)。大小必须是 2 的幂,且至少为 512。

  • swmr

    布尔值,用于开启单写多读模式(SWMR,Single-Writer, Multiple-Reader)。适用于某些并发访问的场景。


示例

创建和写入数据
复制代码
import h5py

# 创建一个新的 HDF5 文件
with h5py.File('example.h5', 'w') as f:
    # 创建数据集
    data = f.create_dataset('dataset_name', (100,), dtype='i')  # 创建一个大小为100的整数数据集
    data[:] = range(100)  # 写入数据
读取数据
复制代码
import h5py

# 打开一个已有的 HDF5 文件
with h5py.File('example.h5', 'r') as f:
    # 访问数据集
    data = f['dataset_name']
    print(data[:])  # 读取数据
创建组和子数据集
复制代码
import h5py

with h5py.File('example.h5', 'a') as f:
    # 创建一个组
    group = f.create_group('group_name')
    # 在组中创建一个子数据集
    group.create_dataset('sub_dataset', (50,), dtype='f')  # 浮点类型数据

h5py.File 的关键功能

  1. 分层结构

    支持类似文件系统的分层数据结构,数据可以按组(group)和数据集(dataset)组织。

  2. 高效 I/O

    支持对大型数据集的高效流式读写,无需将整个数据集加载到内存中。

  3. 支持元数据

    可以通过属性(attributes)存储关于组或数据集的元数据,便于数据组织和管理。


使用技巧

  • 文件管理 :建议使用 with 语句管理文件资源,确保文件操作完成后自动关闭。
  • 存储元数据:使用属性存储数据集或组的附加信息,便于后续查询和使用。
  • 大数据处理:适合处理大规模数据,避免内存溢出。

在生物中很多数据都是h5格式的,因此python中的h5py库是必须用的。

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