Python h5py：如何抽象索引

我有一个HDF5文件，其中包含我当前索引的子组，如：

file = h5py.File(filename, 'r')
data = np.array(file[index1][index2][index3])

我宁愿抽象这些索引并传递一个列表（

index=[index1，index2，index3]

），但我想不出比以下更有效的实现方法：

indices = [index1, index2, index3]
file = h5py.File(filename, 'r')
data = file
for i in indices:
     data = data[i]
data = np.array(data)

---

这是可行的，但我希望这个问题有一个简单的解决办法。

我不完全理解你想做什么

• index1、index2和index3是根级别的所有数据集（aka
  文件组，因此您有
  /index1
  、
  /index2
  和
  /index3
  ）

• 或者

  index1

  是一个组，

  index2

  是一个子组，

  index3

  是一个组 数据集？（因此路径是

  /index1/index2/index3

  ？）

如果它们都是数据集，那么每次都会循环遍历索引并返回一个数组

indices = [index1, index2, index3]
file = h5py.File(filename, 'r')
for i in indices:
    arr = file[i][:] # returns a np.array, one per loop

如果索引定义数据集的路径，则返回1个数组

indices = [index1, index2, index3]
file = h5py.File(filename, 'r')
path = '/'+'/'.join(indices)
arr = file[path][:] # returns 1 np.array

---

我不完全明白你想做什么

• index1、index2和index3是根级别的所有数据集（aka
  文件组，因此您有
  /index1
  、
  /index2
  和
  /index3
  ）

• 或者

  index1

  是一个组，

  index2

  是一个子组，

  index3

  是一个组 数据集？（因此路径是

  /index1/index2/index3

  ？）

如果它们都是数据集，那么每次都会循环遍历索引并返回一个数组

indices = [index1, index2, index3]
file = h5py.File(filename, 'r')
for i in indices:
    arr = file[i][:] # returns a np.array, one per loop

如果索引定义数据集的路径，则返回1个数组

indices = [index1, index2, index3]
file = h5py.File(filename, 'r')
path = '/'+'/'.join(indices)
arr = file[path][:] # returns 1 np.array

---

难道

h5py

没有充分解释如何索引组和数据集吗

文件

和组由Python

dict

建模，您可以在其中使用关键字选择下一个级别<代码>文件['group1']['group2']['dataset1']。数据集可以像数组一样编制索引，也可以使用

[：]

作为一个整体加载

名字可以串在一起，例如

file['group1/group2/dataset1'][:]

虽然我还没有测试过这个，但我不认为有任何“效率”差异。与

dicts

一样，在加载数据集之前，不会加载任何内容（很多）

---

顺便说一句，“一行”从任何角度来看都不是“有效的”（除非你正在计算行：）。难道

h5py

没有充分解释如何索引组和数据集吗

文件

和组由Python

dict

建模，您可以在其中使用关键字选择下一个级别<代码>文件['group1']['group2']['dataset1']。数据集可以像数组一样编制索引，也可以使用

[：]

作为一个整体加载

名字可以串在一起，例如

file['group1/group2/dataset1'][:]

虽然我还没有测试过这个，但我不认为有任何“效率”差异。与

dicts

一样，在加载数据集之前，不会加载任何内容（很多）

---

顺便说一句，“一行”从任何角度来看都不是“有效的”（除非您正在计算行：）。

文件是什么类型的对象？如果它是一个numpy数组，我想它应该和做一样简单：

data=file[tuple（index）]

file

是一个HDF5文件对象：什么类型的对象是

file

？如果它是一个numpy数组，我想它应该和做一样简单：

data=file[tuple（index）]

file

是一个HDF5文件对象：在这种情况下，我在数行。也许我应该更迂腐地使用高效的语言。非常感谢。我不知道名字可以串在一起，这很有帮助。在这种情况下，我在数行。也许我应该更迂腐地使用高效的语言。非常感谢。我没有意识到名字可以串在一起，这很有帮助。是的，我的索引形成了数据集的路径，所以后者是完美的，谢谢！是的，我的索引形成了数据集的路径，因此后者非常完美，谢谢！