将嵌套的.h5组读入numpy数组

我从朋友那里收到了这个.h5文件，我需要使用其中的数据进行某些工作。所有数据均为数值。这是我第一次使用这类文件。我在这里找到了许多有关阅读这些文件的问题和答案，但是我找不到找到较低级别的文件包含的组或文件夹的方法。该文件包含两个主文件夹，即X和Y X包含一个名为0的文件夹，该文件夹包含两个名为A和B的文件夹。Y包含十个名为1-10的文件夹。我要读取的数据位于A，B，1,2，..，10中，例如我以

f = h5py.File(filename, 'r')
f.keys()

现在f返回[u'X'，u'Y']两个主文件夹

然后我尝试使用read_direct读取X和Y，但出现错误

AttributeError：“组”对象没有属性“ read_direct”

我尝试如下创建X和Y的对象

obj1 = f['X']

obj2 = f['Y']

然后，如果我使用类似的命令

obj1.shape
obj1.dtype 

我得到一个错误

AttributeError：“组”对象没有属性“形状”

我可以看到这些命令不起作用，因为我在X和Y上使用了这两个文件夹，但它们不包含任何数据，但包含其他文件夹。

所以我的问题是如何进入名为A，B，1-10的文件夹以读取数据

即使在文档http://docs.h5py.org/en/latest/quick.html中，我也找不到解决方法

您需要遍历HDF5层次结构，直到到达数据集。组没有形状或类型，数据集没有。

假设您事先不知道层次结构，则可以使用递归算法通过迭代器生成形式为所有可用数据集的完整路径group1/group2/.../dataset。下面是一个例子。

import h5py

def traverse_datasets(hdf_file):

    def h5py_dataset_iterator(g, prefix=''):
        for key in g.keys():
            item = g[key]
            path = f'{prefix}/{key}'
            if isinstance(item, h5py.Dataset): # test for dataset
                yield (path, item)
            elif isinstance(item, h5py.Group): # test for group (go down)
                yield from h5py_dataset_iterator(item, path)

    with h5py.File(hdf_file, 'r') as f:
        for path, _ in h5py_dataset_iterator(f):
            yield path

例如，您可以迭代所有您感兴趣的数据集路径和输出属性：

with h5py.File(filename, 'r') as f:
    for dset in traverse_datasets(filename):
        print('Path:', dset)
        print('Shape:', f[dset].shape)
        print('Data type:', f[dset].dtype)

请记住，默认情况下，HDF5中的阵列不会完全在内存中读取。您可以通过读入内存arr = f[dset][:]，其中dset是完整路径。