一個HDF5文件是一種存放兩類對象的容器：dataset和group. Dataset是類似於數組的數據集，而group是類似文件夾一樣的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的時候需要牢記一句話：groups類比詞典，dataset類比Numpy中的數組。

HDF5的dataset雖然與Numpy的數組在接口上很相近，但是支持更多對外透明的存儲特征，如數據壓縮，誤差檢測，分塊傳輸。

深度學習中也常用HDF5存儲模型文件或數據集

import h5py  #導入工具包  
import numpy as np  
#HDF5的寫入：  
imgData = np.zeros((30,3,128,256))  
f 
 
= h5py.File(‘HDF5_FILE.h5‘,‘w‘)   #創建一個h5文件，文件指針是f  
f[‘data‘] = imgData                 #將數據寫入文件的主鍵data下面  
f[‘labels‘] = range(100)            #將數據寫入文件的主鍵labels下面  
f.close()                           #關閉文件  
  
#HDF5的讀取：  
f = h5py.File(‘HDF5_FILE.h5‘,‘r‘)   #打開h5文件  
f.keys()                            #
 
可以查看所有的主鍵  
a = f[‘data‘][:]                    #取出主鍵為data的所有的鍵值  
f.close()  

【Python系列】HDF5文件介紹