Python：如何在PyTables中存储numpy多维数组？

如何使用PyTables将numpy多维数组放入HDF5文件中

据我所知，我不能将数组字段放入pytables表中

我还需要存储一些关于这个数组的信息，并能够对其进行数学计算

---

有什么建议吗

可能有一个更简单的方法，但据我所知，这就是你要做的：

import numpy as np
import tables

# Generate some data
x = np.random.random((100,100,100))

# Store "x" in a chunked array...
f = tables.open_file('test.hdf', 'w')
atom = tables.Atom.from_dtype(x.dtype)
ds = f.createCArray(f.root, 'somename', atom, x.shape)
ds[:] = x
f.close()

如果要指定要使用的压缩，请查看

表。过滤器
。例如

import numpy as np
import tables

# Generate some data
x = np.random.random((100,100,100))

# Store "x" in a chunked array with level 5 BLOSC compression...
f = tables.open_file('test.hdf', 'w')
atom = tables.Atom.from_dtype(x.dtype)
filters = tables.Filters(complib='blosc', complevel=5)
ds = f.createCArray(f.root, 'somename', atom, x.shape, filters=filters)
ds[:] = x
f.close()

可能有一个更简单的方法来解决很多问题。。。很长一段时间以来，除了类似于表的数据之外，我没有使用
pytables

注意：对于pytables 3.0，
f.createCArray
被重命名为
f.create\u carray
。它还可以直接接受数组，而无需指定原子

f.create_carray('/', 'somename', obj=x, filters=filters)

老实说，如果您正在存储大量直接的ND阵列，那么最好使用
h5py
而不是
pytables
。它就像
f.create_dataset（'name'，data=x）
一样简单，其中
x
是您的numpy数组，
f
是打开的hdf文件。在
pytables
中做同样的事情是可能的，但要困难得多。我正要发表一篇几乎相同的评论。我想到了这一点，但是pytables有一些功能（tables.expr）可以直接在数组上进行计算，我可以用h5py吗？@脚本-而不是像
pytables
那样以压缩、加速的方式。（至少据我所知不是这样。）
pytables
还将为您提供许多很好的查询功能
h5py
更适合于磁盘阵列的直接存储和切片（i.m.o.也更像pythonic）。我不想过多地插入我自己的答案，但我对两者之间的权衡的想法如下：感谢Joe Kington提供的信息和我的案例，pytables更适合，因为它具有强大的查询技术，现在可以在文件对象上使用create_array方法更直接地完成这项工作，如
AttributeError:“File”对象没有属性“createCArray”