Question

一些数据需要以不同的步骤写入HDF5文件，示例代码如下。我遇到的问题是，再次执行新的步骤（包括打开和写入）时，将清理现有的h5组和数据集。

    import h5py
    import numpy as np
    a=r"F:\HY1A1B\cd.h5"

    #first open and write
    b=h5py.File(a, 'w')
    zeroPixelCounts = np.zeros((5,10))
    QC_Attribute = b.create_group("QC Attributes")
    QC_Attribute.create_dataset("Zero Pixel Counts",(5,10),data=zeroPixelCounts)
    b.close()

    #second open and write
    b=h5py.File(a, 'w')
    QC_Attributex = b.create_group("QC Attributes xxxx")
    QC_Attributex.create_dataset("Zero Pixel Counts",(5,10),data=zeroPixelCounts)
    b.close()

    #problem：the existing data in first open and write processing were cleaned

Answer 1

我认为模式“ w”将始终创建一个新的HDF5文件，因此第二次您必须以读取/写入/创建模式打开（“ a”，用于附加）：

#second open and write
b=h5py.File(a, 'a')

为我工作：

>>> list(b.keys())
['QC Attributes', 'QC Attributes xxxx']

使用h5py打开和写入h5文件时是否清理了现有的组或数据集？

1 个答案: