如何将Python数据类型（'；对象'；）保存在HDF5文件中？

我试图将.mat文件中的数据加载到python中，以便将其保存在HDF5文件中

问题是

scipy.io.loadmat

返回一个包含dtype=[（'counts'，'O4'）]数组的字典

每当我尝试使用返回的数组之一创建数据集时，都会出现以下错误：

>> mat = scipy.io.loadmat('state-10.mat')
>> h = h5py.File('test.hdf5','w')
>> h.create_dataset('set', data=mat['ProteinComplex'])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/h5py/_hl/group.py", line 69, in create_dataset
    dsid = dataset.make_new_dset(self, shape, dtype, data, **kwds)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 88, in make_new_dset
    tid = h5t.py_create(dtype, logical=1)
  File "h5t.pyx", line 1332, in h5py.h5t.py_create (h5py/h5t.c:11600)
  File "h5t.pyx", line 1373, in h5py.h5t.py_create (h5py/h5t.c:11209)
  File "h5t.pyx", line 1311, in h5py.h5t._c_compound (h5py/h5t.c:10695)
  File "h5t.pyx", line 1332, in h5py.h5t.py_create (h5py/h5t.c:11600)
  File "h5t.pyx", line 1402, in h5py.h5t.py_create (h5py/h5t.c:11465)
TypeError: Object dtype dtype('object') has no native HDF5 equivalent

>mat=scipy.io.loadmat（'state-10.mat'））
>>h=h5py.File（'test.hdf5'，'w'）
>>h.create_数据集（'set'，data=mat['ProteinComplex']））
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/usr/lib/python2.7/dist packages/h5py/_hl/group.py”，第69行，在create_数据集中
dsid=dataset.make_new_dset（self，shape，dtype，data，**kwds）
文件“/usr/lib/python2.7/dist packages/h5py/_hl/dataset.py”，第88行，在make_new_dset中
tid=h5t.py_create（数据类型，逻辑=1）
h5py.h5t.py_create（h5py/h5t.c:11600）中的文件“h5t.pyx”，第1332行
文件“h5t.pyx”，第1373行，在h5py.h5t.py_创建（h5py/h5t.c:11209）中
文件“h5t.pyx”，第1311行，在h5py.h5t.__化合物中（h5py/h5t.c:10695）
h5py.h5t.py_create（h5py/h5t.c:11600）中的文件“h5t.pyx”，第1332行
文件“h5t.pyx”，第1402行，位于h5py.h5t.py_-create（h5py/h5t.c:11465）中
TypeError:对象dtype dtype（'Object'）没有本机HDF5等效项

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有什么解决办法吗

事实证明，

mat['ProteinComplex']

的类型是一个scipy多维数组（ndarray）。可以使用

ndarray.tolist（）

方法将这些列表转换为列表。如果我们将nd数组更改为一个列表，那么在使用H5Py创建数据集时它将起作用

>> mat = scipy.io.loadmat('state-10.mat')
>> h = h5py.File('test.hdf5','w')
>> protein_complex = mat['ProteinComplex'].tolist()
>> h.create_dataset('ProteinComplex', data=protein_complex)