喂多维数据集

Question

在这里蟒蛇h5py错误是我的问题，它工作在1的情况下，而不是在案件2：

import h5py 
import numpy as np 

data = np.random.randint(0,256,(5,), np.uint8) 

f = h5py.File('test.h5','w') 
f.create_dataset('1',(3,5), np.uint8) 
f.create_dataset('2',(1,3,5), np.uint8) 

print("case 1 before:\n",f['1'].value) 
# case 1 before: 
# [[0 0 0 0 0] 
# [0 0 0 0 0] 
# [0 0 0 0 0]] 

f['1'][0] = data 
print("case 1 after:\n",f['1'].value) 
# case 1 after: 
# [[ 75 215 125 175 193] 
# [ 0 0 0 0 0] 
# [ 0 0 0 0 0]] 

print() 
print() 

print("case 2 before:\n",f['2'].value) 
# case 2 before: 
# [[[0 0 0 0 0] 
# [0 0 0 0 0] 
# [0 0 0 0 0]]] 

f['2'][0][0] = data 
print("case 2 after:\n",f['2'].value) 
# case 2 after: 
# [[[0 0 0 0 0] 
# [0 0 0 0 0] 
# [0 0 0 0 0]]] 

没有人能向我解释什么，我做错了什么？ （请不要建议创建一个与我的数据集形状相等的np.array形状，因为我的工作方式更多维数/大小!!）

Answer 1

在进行分配时不要使用链接索引。取而代之的

f['2'][0][0] = data 

使用

f['2'][0,0] = data 

---

f['2'][0]返回一个新的数组从f['2']复制其数据。 f['2'][0][0] = data将data分配给这个新阵列。作业对f['2']没有影响。

相反，f['2'][0,0] = data修改f['2']。

---

引擎盖下，请记住，foo[x]调用foo.__getitem__(x)。 和foo[x] = y调用foo.__setitem__(x, y)。

所以f['2'][0][0] = data电话

f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data) 

• f.__getitem__('2')返回Dataset，
• f.__getitem__('2').__getitem__(0)返回NumPy的阵列
• f.__getitem__('2').__getitem__(0).__setitem(0, data)修改了NumPy的阵列

然而，f['2'][0,0] = data调用

f.__getitem__('2').__setitem__((0,0), data) 

现在是Dataset的__setitem__方法被调用，这自然给人的数据集的机会，修改其内部数据。