【《HDF5格式文件介绍概述》1400字】

HDF5格式文件介绍概述HDF5文件简介层次数据格式（HierarchicalDataFormat，HDF）最初是由美国的研究人员研究开发的，是一种特殊的文件格式。他具有超大的内存可以存储十分庞大规模的数据文件，并且能对数据进行处理。目前HDF已经脱离了美国的研究室，转由HDF小组进行运营推广供人们使用。HDF支持多种软件平台，其版本包括了HDF4和HDF5。当前环境下使用最为广泛最流行的版本是HDF5，即第五版数据格式，是一种具有一系列优异特性的跨平台数据存储文件，这些特点使得HDF5文件很适合处理操作占据内存空间较大的数据，比如HDF5文件不仅可以存储图像数据还支持不同类型的数码数据存储，并且在不同类型的平台和机器上都是通用的，具有较高的硬盘读写速度，对于单个文件存储几乎支持无限量的容量。同时HDF5文件具有很高的灵活性，它可以在处理过程中被扩展写入，也就是边处理边写入数据，这将大大降低对系统内部存储空间的要求。HDF5文件三大要素第一要素是指HDF5files，就是文件本身，类似于一个文件系统，是能够存储数据集（dataset）和组（group）这两类数据对象的容器。一个HDF5文件实例对象本身就可以看作是一个组，所有的数据集和组都是包含在这个组下面的，是用来遍历文件的入口。可以参考文件系统，目录就好比HDF5文件中的各个组，具体描述了如何对数据集进行分类，数据集因此得到有效的划分归类和整理，文件就类似于数据集代表真正存储的数据值。如下图2-9所示，HDF5文件中的数据集都是存储在根部的组“/”下的，在“/”下存储着多个组A、B、C，这些组中可以继续存储组，也可以存储多个数据集。通过图可以较为直观地看到，HDF5文件是一种层次结构。图STYLEREF1\s29HDF5文件格式示意图第二要素是指数据集（dataset），是一种类似于数组的数据集合，每一个数据集都有自己的独特特征和属性，同时可以对数据集进行切片操作。对于一个单独的数据集来说，除了存储的数据（data）本身之外，数据集有很多的属性（attribute）。HDF5文件中，每个数据集可以分为两部分，原始数据和元数据，原始数据（data）就是存储的数据值，元数据（metadata）就是这个数据集的多个属性信息的集合，例如原始数据的秩和度，数据集的分块存储和压缩情况以及其他自定义属性。如下图2-10所示，这些数据值以整型按照4×5×6的大小存储在一个三维数据集中，数据集中包含着数据集的属性信息，例如时间、压力和数据类型等等。第三个要素是指组（group），组是一种类似于目录的容器，也像文件夹一样，可以类比为Python中的字典。组本身就是一个容器，可以存储其他的组以及一个或者多个不同的数据集。如下图2-11所示，根部的组下面包含着两个组，他们有各自的名称分别为Viz和SimOut，这两个组分别包含着其他的数据集，数据集中有包含图像信息的也有包含数字信息的。同时，不同的组之间还可以进行共享，图2-11中的两个组之间共享了表格。图STYLEREF1\s2-10数据和属性信息示意图图STYLEREF1\s2-11包含两个组的HDF5文件HDF5文件的查看与操作在Python中，可以利用h5py库对HDF5文件进行操作，我们能够十分便利地如同使用目录一样使用组，如同使用Numpy数组一样使用数据集，如同使用字典一样使用数据集的属性，大大简化了操作，十分简便。在Matlab中同样可以通过h5create、h5write、h5info、h5read等函数完成HDF5文件和组以及数据集的创建、写入、读取属性信息以及读取数据值等操作。通过一些数据可视化工具，例如HDFView、HDFExplorer等，可以打开任何一个平台创建存储的HDF5文件，直观地观察数据的结构和具体数值等细节。从图2-12中我们可以清晰地看到，打开的这一HDF5文件包含四个数据集，分别是三个二维数据集和一个三维数据集，同时我们可以以表格的形式