python - 在 Python 中创建 HDF5 数据集时如何处理可变大小的数组？

Question

当多维数组的一维大小不固定时，如何创建 HDF5 数据集。我尝试了以下玩具代码，但似乎我在这里遗漏了一些要点。

import numpy as np

import h5py


Polyline=h5py.special_dtype(vlen=np.float32)

f=h5py.File('dataset.hdf5', mode='w')

var_features=f.create_dataset('var_features', (10,), dtype=Polyline )

features = np.empty(shape=(10,), dtype=Polyline)

for i in range(10):

    a=10+i*2
    features[i]=np.arange(a).reshape(a/2,2) 

var_features[...]=features

print features[0].shape 

print var_features[0].shape

Answer 1

这很简单，只需创建具有一个或多个 None 值的 maxsize 属性的数据集。

是这样的:

import h5py
import numpy as np

fff = h5py.File('test1.h5','w')
fff.create_dataset('test_resize',(100,100),maxshape=(None,None),chunks=(10,10))
fff['test_resize'][:] = np.random.random((100,100))
fff.flush()
fff['test_resize'].resize((150,100))
fff['test_resize'][100:150,:] = np.ones((50,100))
fff.close()