喂多維數據集

Question

在這裏蟒蛇h5py錯誤是我的問題，它工作在1的情況下，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]]] 

沒有人能向我解釋什麼，我做錯了什麼？ （請不要建議創建一個與我的數據集形狀相等的np.array形狀，因爲我的工作方式更多維數/大小!!）

Answer 1

在進行分配時不要使用鏈接索引。取而代之的

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

使用

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

---

f['2'][0]返回一個新的數組從f['2']複製其數據。 f['2'][0][0] = data將data分配給這個新陣列。作業對f['2']沒有影響。

相反，f['2'][0,0] = data修改f['2']。

---

引擎蓋下，請記住，foo[x]調用foo.__getitem__(x)。 和foo[x] = y調用foo.__setitem__(x, y)。

所以f['2'][0][0] = data電話

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

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

然而，f['2'][0,0] = data調用

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

現在是Dataset的__setitem__方法被調用，這自然給人的數據集的機會，修改其內部數據。