with h5py.File('train1.h5', 'r') as f: data = f['data'][:]

时间: 2024-01-20 15:02:50 浏览: 123
PY

train.py

这段代码使用了`h5py`库，它可以用来读写HDF5格式的数据。在这里，我们打开一个名为`train1.h5`的HDF5文件，并以只读模式打开它。然后，我们通过`f['data']`来访问HDF5文件中名为`data`的数据集，并将其读入到`data`变量中。最后，使用切片操作`[:]`来读取整个数据集并将其赋值给`data`变量。
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with h5py.File('train1.h5', 'r') as f: data = f['data'][:] img = Image.fromarray(data, mode='L') img.save('train.jpg')

具体来说，它使用'h5py.File'打开train1.h5文件，然后通过指定'data'数据集的名称来获取数据。接下来，将获取的数据作为灰度图像的像素值创建PIL Image对象（使用'mode'参数指定图像模式为'L'，即灰度），并将其保存...

代码解释： with h5py.File(file, 'r') as f: data = f['diagnosis'][:] label = f['diagnosis'].attrs['IsDisrupt'] train_data.append(data) train_labels.append(label)

- 第四行将'data'添加到'train_data'列表中。 - 第五行将'label'添加到'train_labels'列表中。 最终，这个代码块会不断读取HDF5文件中的数据集和属性，并将其添加到对应的列表中，以供后续的训练或其他处理。

D:\python\python.exe D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\Test.py Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\Test.py", line 10, in <module> f = h5py.File(os.path.join(direction, '{1051501}.hdf5'), 'r') File "D:\python\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 567, in __init__ fid = make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr=swmr) File "D:\python\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 231, in make_fid fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl) File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\h5f.pyx", line 106, in h5py.h5f.open FileNotFoundError: [Errno 2] Unable to open file (unable to open file: name = 'D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DataPreProcess\DataSet_normalize\train\{1051501}.hdf5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)

错误信息显示，程序需要读取的文件为 "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DataPreProcess\DataSet_normalize\train\{1051501}.hdf5"，但是该文件不存在。您需要检查该文件是否存在，或者文件路径是否...

Training_data_Name = 'traindata0-255.mat' f = h5py.File('./DataSets/%s' % Training_data_Name, 'r') Training_data = f['inputs'][:] Training_lable = Training_data

代码使用 h5py 库打开该文件，并读取其中的 "inputs" 数据集和 "Training_data" 标签。然后，将读取到的 "inputs" 数据赋值给 Training_data 变量，同时将 Training_data 变量的值赋给 Training_lable 变量。这段...

def h5_dist_loader(data_dir): with h5py.File(data_dir, 'r') as f: height, width = f['height'][0], f['width'][0] category_num = f['category_num'][0] train_map, val_map, test_map = f['train_label_map'][0], f['val_label_map'][0], f['test_label_map'][0] return height, width, category_num, train_map, val_map, test_map

函数使用 h5py 库来读取 H5 文件中的数据。函数返回值包括 height、width、category_num、train_map、val_map 和 test_map 这些变量，它们分别表示数据集中的图像高度、宽度、类别数、训练集、验证集...

代码解释：with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Config.json'), 'r') as json_file: config = json.load(json_file) shots = {'train': config['shots']['train'], 'val': config['shots']['val'], 'test': config['shots']['test']} directory = config['directory'] result = {str(i): np.array([]) for i in range(6)} files = os.listdir(directory) for file in files: try: print(file) shot = shots[file] shot = list(eval(shot)) for st in shot: f = h5py.File(os.path.join(directory, file, '{}.hdf5'.format(st)), 'r') dataset = f.get('diagnosis') data = dataset[:] for i in range(6): result['{}'.format(i)] = np.concatenate((result['{}'.format(i)], data[i])) except Exception as e: print(e)

其中，'shots'是一个字典，包含了三个键值对，分别是'train'、'val'和'test'，对应训练集、验证集和测试集的样本数量；'directory'是一个字符串，表示要读取的数据文件所在的目录路径；'result'是一个...

pycharm h5py.file('datasets/train_catvnoncat.h5', \r\")"

在给定的代码中，h5py.file('datasets/train_catvnoncat.h5', \r\")是h5py库中的一个函数调用，用于打开名为"train_catvnoncat.h5"的HDF5文件。 HDF5（Hierarchical Data Format 5）是一种用于存储和管理大量科学...

将以下Python代码转化为MATLAB代码并在每行上 标明注释： # -- coding: utf-8 -- from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, UpSampling2D, Input, concatenate, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import numpy as np #from keras import backend as K #import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.io as sio import h5py matfn='train_random_1000.mat' #with h5py.File(matfn, 'r') as f: # f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名 data = h5py.File(matfn) W_train = data['w'].value X_train = data['L_vel'].value Y_train = data['H_vel'].value W_train = W_train.transpose((0,2,1)) X_train = X_train.transpose((0,2,1)) Y_train = Y_train.transpose((0,2,1)) W_train = W_train.reshape(1000, 800, 800, 1) X_train = X_train.reshape(1000, 100, 100, 1) Y_train = Y_train.reshape(1000, 800, 800, 1) inputs = Input(shape=(100,100,1)) w_inputs = Input(shape=(800,800,1)) upSam = UpSampling2D(size = (8,8))(inputs) up = concatenate([upSam, w_inputs], axis=3) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(up) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv3) up4 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv3), conv2], axis=3) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up4) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv4) up5 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv4), conv1], axis=3) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up5) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv5) conv6 = Conv2D(4, (3,3), padding='same')(conv5) conv7 = Conv2D(2,(3,3),padding = 'same')(conv6) conv8 = Conv2D(1,(3,3),padding = 'same')(conv7) model1 = Model(inputs=[inputs,w_inputs], outputs=[conv8]) optimizer = Adam(lr = 0.001, decay=0.0) model1.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer) model1.fit([X_train, W_train],Y_train,batch_size=10,epochs=30,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2) # #result = model1.predict([X_train, W_train],batch_size=1) #resultfile = 'result1.mat' #sio.savemat(resultfile, {'result':result}) model_json = model1.to_json() with open("HRRM_model1.json", "w") as json_file: json_file.write(model_json) # serialize weights to HDF5 model1.save_weights("HRRM_model1.h5") print("Saved model to disk")

Python代码：x = 2 y = 3 z = x + yMATLAB代码：x = 2; % 定义变量 x y = 3; % 定义变量 y z = x + y; % 将 x 和 y 相加，将结果赋值给 z

读取输出数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:] data02 = data02[:, np.newaxis] data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:] data03 = data03[:, np.newaxis] data03 = data03 / 1e6 # 归一化到-1和1之间 data03 = (data03 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2) # 按行连接数组 arr = np.hstack((data01, data02, data03)) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6)) # 将每个二维数组转换成三维数组 output_arr_3d = [] for i in range(output_arr_reshaped.shape[0]): output_arr_3d.append(np.reshape(output_arr_reshaped[i], (32, 32, 6))) # 将每个三维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组 output_arr_6_32_32 = [] for i in range(len(output_arr_3d)): output_arr_6_32_32.append(np.transpose(output_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改 modified_output_arr = [] for i in range(len(output_arr_6_32_32)): output_arr_i = output_arr_6_32_32[i] output_arr_i = np.array(output_arr_i) output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) modified_output_arr.append(output_arr_i) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 output_arr01 = modified_output_arr[0] 帮我优化这段代码，使得这段代码功能完全不变的情况下更加精简，并帮我标好每一段的功能

with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: # 读取三个二维数组 data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:, np...

# 读取输出数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:] data02 = data02[:, np.newaxis] data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:] data03 = data03[:, np.newaxis] data03 = data03 / 1e6 # 归一化到-1和1之间 data03 = (data03 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2) # 按行连接数组 arr = np.hstack((data01, data02, data03)) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6)) # 将每个二维数组转换成三维数组 output_arr_3d = [] for i in range(output_arr_reshaped.shape[0]): output_arr_3d.append(np.reshape(output_arr_reshaped[i], (32, 32, 6))) # 将每个三维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组 output_arr_6_32_32 = [] for i in range(len(output_arr_3d)): output_arr_6_32_32.append(np.transpose(output_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改 modified_output_arr = [] for i in range(len(output_arr_6_32_32)): output_arr_i = output_arr_6_32_32[i] output_arr_i = np.array(output_arr_i) output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) modified_output_arr.append(output_arr_i) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 output_arr01 = modified_output_arr[0] 帮我优化这段代码，使得这段代码功能完全不变的情况下更加精简，并帮我标好每一段的功能

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1. 首先，需要安装 TensorFlow 和 h5py 库。 2. 使用 TensorFlow 中的 tf.train.NewCheckpointReader 函数读取 Checkpoint 文件。 python import tensorflow as tf # 读取 Checkpoint 文件 checkpoint =...

写一段python代码加载pems-bay-1.h5数据集 并按7：2：1比例，划分为训练集，验证集，测试集

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H5文件构建DataLoader

f = h5py.File("/home/tian/dataset/catvnocat/train/train_catvnoncat.h5", "r") for key in f.keys(): print(key) 2. 通过键获取相关数据集。在这里，你需要找到包含训练集和标签的键。 3. 创建数据集对象...

tensorflow读取h5数据集

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请讲以上代码进行整理，使其能够直接运行并输出h5类型的数据

为了将上述代码整理成可以直接运行并输出HDF5格式的模型，我们...with h5py.File(output_file, "a") as h5f: h5f.create_dataset('model_config', data=model_json.encode()) print(f"Model saved to {output_file}")

现在有一个train001.hdf5文件，内部有increment_0，increment_4，increment_8，increment_12以此类推一共30个文件，我需要通过输入一个指定数字的方式读取相应的文件，例如输入0.004，然后就可以读取increment_4内的文件

with h5py.File(filename, "r") as f: data = f["dataset"][:] # 假设数据集名称为"dataset" 其中，假设数据集的名称为"dataset"，可以将其替换为实际的数据集名称。同时，需要根据实际情况对文件名的前缀和...

目前存在一个hdf5的数据集，该数据集被分为三个文件夹，分别为train，test，val。train，test，val文件夹中的文件名称格式为1051501.hdf5，其中1051501是每一炮数据的编号。train，test，val中hdf5文件的个数分别为80,20,20.以1051501.hdf5为例，该hdf5文件中存在一个名为diagnosis的group，该组中的数据有7行上万列。每一行的数据都是一种特征量，一行中对应的每个列则是的基于时序的连续变化值。在该group下，有一个名为IsDisrupt的属性，这个属性中记载的数据为False或True。IsDisrupt记载的数据实际上是一个标签值，该标签值反映了该次编号的数据在连续的时间轴上某个时刻是否会发生异常，False为在时间轴上不发生异常，True为随时间的进行会发生。现在要求你用SVM系列的算法来构建一个模型，该模型可以根据某一炮连续数据的输入来判断该炮的数据为False或True，由于数据量非常大，需要你使用特殊的数据处理方式来减少模型构建时间，并且代码还要可以看见实时的进度，并给出预测的准确率。请给出代码

with h5py.File(file, 'r') as f: data = f['diagnosis'][:] label = f['diagnosis'].attrs['IsDisrupt'] return data, label # 加载数据集 def load_dataset(path): data = [] labels = [] for file in ...

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