Python 将数据写入HDF5文件

我正在尝试使用下面的脚本将数据写入HDF5文件

我运行代码的终端窗口给出了正确的输出，并且创建了输出HDF5文件，但输出文件的表中没有数据

有什么提示吗

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导入表
导入日期时间
导入时间
导入csv
从表中导入openFile、IsDescription、Float64Col、Int16Col
从scipy导入数组
将numpy作为np导入
导入操作系统
#
输出\u filename='events\u per\u hour\u output.h5'
#
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
#从文件中读取数据
输入_file='data_s20002_20121101_20121105.h5'
#从文件名中查找站点ID、开始日期和停止日期
打印“输入文件：”，str（输入文件）
stationID=str（输入文件[6:11]）
打印“stationID:”，stationID
开始年份=str（输入文件[12:16]）
打印“开始年份：”，开始年份
开始月份=str（输入文件[16:18]）
打印“开始月份：”，开始月份
开始日期=str（输入文件[18:20]）
打印“开始日”，开始日
停止\u year=str（输入\u文件[21:25]）
打印“停止年”，停止年
停止\u month=str（输入\u文件[25:27]）
打印“停止月份”，停止月份
停止\u day=str（输入\u文件[27:29]）
打印“停止日”，停止日
打印“
使用tables.openFile（str（input_file），'r'）作为数据文件：
数据=[（x['timestamp'，x['nanoseconds'，x['ext_timestamp']，x['pulsehights']）用于
datafile.root.s20002.events中的x]
#
类变量_01（IsDescription）：
unix_timestamp=Float64Col（）
events=Float64Col（）
GMT=64col（）
步骤=Float64Col（）
#
#
开始日期=日期时间。日期时间（int（开始年份）、int（开始月份）、int（开始日期））
打印“开始日期：”，开始日期
#开始日期=时间.gmtime（int（开始年）、int（开始月）、int（开始日））
停止日期=datetime.datetime（int（停止年）、int（停止月）、int（停止日））
打印“停止日期：”，停止日期
打印“开始日期.时间元组（）：”，开始日期.时间元组（）
start\u unix\u time=time.mktime（start\u date.timetuple（））
#start\u unix\u time=time.gmtime（start\u date.timetuple（））
stop\u unix\u time=time.mktime（stop\u date.timetuple（））
步长=3600#3600秒=1小时
总长度=0
#
使用openFile（输出文件名“w”）作为数据拼接：
group_variable_01=数据_splice.createGroup（“/”，“hisparc_vantage”）
table_variable_01=data_splice.createTable（组_variable_01，‘table_01’、variable_01）
虚拟_01=表格_变量_01.row
#
对于小时步长范围（int（开始unix时间）、int（停止unix时间）、步长）：
虚拟_01[“步骤”]=1
虚拟_01.1
结果=[]
对于数据中的行：
如果（hour_step您应该看一看。此模块提供非常简单的函数来读取/写入HDF5文件。如果您读取图像或光栅等数据字段，将直接提供numpy阵列

import h5py

# Create random data
import numpy as np
data_matrix = np.random.uniform(-1, 1, size=(10, 3))

# Write data to HDF5
data_file = h5py.File('file.hdf5', 'w')
data_file.create_dataset('group_name', data=data_matrix)
data_file.close()

另请参见：
如果这不是您的另一个已结束的问题的重复，您最好解释如何解决。
import h5py

# Create random data
import numpy as np
data_matrix = np.random.uniform(-1, 1, size=(10, 3))

# Write data to HDF5
data_file = h5py.File('file.hdf5', 'w')
data_file.create_dataset('group_name', data=data_matrix)
data_file.close()