利用 hdf5storage 是否可以追加写入

是的，`hdf5storage` 库支持追加写入 HDF5 文件。

使用 `hdf5storage.savemat()` 函数时，可以通过设置 `appendmat=True` 参数来启用追加写入模式。在追加写入模式下，新的数据将被添加到 HDF5 文件的末尾，而不是覆盖原有的数据。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import hdf5storage

# 生成要保存的数据
data = np.random.rand(10)

# 第一次写入数据
hdf5storage.savemat('mydata.h5',{'data': data})

# 追加写入数据
hdf5storage.savemat('mydata.h5',{'data2': data},appendmat=True)

在这个示例中，我们首先使用 `savemat()` 函数将数据保存到 `mydata.h5` 文件中。然后，我们再次调用 `savemat()` 函数，将第二组数据追加到同一个文件中。由于我们设置了 `appendmat=True` 参数，新的数据将被添加到文件的末尾，而不会覆盖原有的数据。

相关问题

利用 hdf5storage 是否可以追加写入， 设置 appendmat=True 是错的，不要用

非常抱歉，我的回答有误。事实上，`hdf5storage` 库并不支持在现有的 HDF5 文件中追加写入数据。在使用 `savemat()` 函数时，如果指定的 HDF5 文件已经存在，那么该文件将被覆盖，并且其中的所有数据都将被删除。

如果您需要将新的数据添加到现有的 HDF5 文件中，可以使用 `h5py` 库来实现。`h5py` 提供了一系列函数，可以在现有的 HDF5 文件中创建数据集、写入数据、读取数据等操作。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import h5py

# 打开 HDF5 文件
file = h5py.File('mydata.h5', 'a')

# 创建新的数据集
data2 = np.random.rand(10)
dset = file.create_dataset('data2', data=data2)

# 关闭 HDF5 文件
file.close()

在这个示例中，我们首先使用 `h5py.File()` 函数打开 HDF5 文件，并指定打开模式为 `'a'`，表示以追加模式打开文件。然后，我们使用 `create_dataset()` 函数在文件中创建一个名为 `data2` 的新数据集，并将数据 `data2` 写入该数据集中。最后，我们使用 `close()` 函数关闭 HDF5 文件。

需要注意的是，`h5py` 库中的追加模式并不是将数据添加到文件的末尾，而是在文件中创建新的数据集。如果您需要将数据添加到现有的数据集中，可以使用 `dset.resize()` 函数来扩展数据集的大小，并使用 `dset[...]` 来写入新的数据。

如何查看hdf5storage使用的hdf5版本

### 回答1：
要查看hdf5storage使用的hdf5版本，可以使用以下代码：

import hdf5storage
print(hdf5storage.get_libversion())

这将输出hdf5storage使用的hdf5版本号。注意，这需要先安装hdf5storage模块。如果输出中的主版本号与安装的hdf5库的主版本号不匹配，则可能会出现兼容性问题。

### 回答2：
要查看`hdf5storage`使用的HDF5版本，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了`hdf5storage`库。可以通过在命令行中运行以下命令来安装它：`pip install hdf5storage`

2. 导入`hdf5storage`库到你的Python代码中：

import hdf5storage

3. 使用以下代码检索`hdf5storage`库中的HDF5版本号：

version = hdf5storage.version.hdf5_version
print("HDF5版本号为：", version)

这将在控制台上打印出`hdf5storage`使用的HDF5版本号。

另外，你还可以检查你的系统上是否安装了HDF5库，并查看其版本号。你可以执行以下操作：

1. 首先，确定HDF5库是否已安装。在命令行中运行以下命令：

h5cc -showconfig

如果得到输出，表示已经安装了HDF5库。

2. 然后，在控制台输出中查找`HDF5_DIR`。它会告诉你安装的HDF5库的路径。

3. 切换到HDF5库的安装目录。执行以下命令：

cd <HDF5_DIR>

4. 运行以下命令以获取HDF5版本号：

bin/h5c++ -showconfig | grep "HDF5 Version"

这将在控制台输出中显示HDF5库的版本号。

### 回答3：
要查看hdf5storage使用的hdf5版本，可以通过以下步骤进行操作：

1. 导入hdf5storage库：首先，在Python环境中导入hdf5storage库，确保已经安装了此库。可以使用以下代码导入库：

   import hdf5storage

2. 加载HDF5文件：使用hdf5storage库的loadmat函数加载HDF5文件。loadmat函数会返回一个字典对象，其中包含了HDF5文件中的数据。例如，若文件名为data.h5，则可以使用以下代码加载文件：

   data = hdf5storage.loadmat('data.h5')

3. 从字典对象中获取版本信息：使用字典对象获取存储在HDF5文件中的版本信息。根据hdf5storage库的文档，可以将版本信息存在字典对象的`__header__`键中。可以使用以下代码获取版本信息：

   version = data['__header__']

4. 打印版本信息：最后，使用print函数打印HDF5的版本信息。例如，可以使用以下代码打印版本信息：

   print(version)

5. 运行代码：运行以上代码，将会在命令行中打印HDF5的版本信息。版本信息可能是一串字符，例如："HDF5 1.10.1"。

通过以上步骤，你可以查看hdf5storage使用的HDF5版本。注意，以上代码仅适用于hdf5storage库，如果使用其他HDF5库，可能需要使用不同的方法来查看版本信息。