Python + h5py で HDF5 ファイルの読み書き

# encoding: utf-8


import h5py


# 書き込むデータ
x = 100
a = [1, 2, 3, 4, 5]

# 書き込み
with h5py.File('output.h5', 'w') as f:

    f.create_dataset('x', data=x)
    f.create_dataset('a', data=a)

# 読み込み
with h5py.File('output.h5', 'r') as f:

    print(f.keys())      # => ['a', 'x']
    print(f['x'].value)  # => 100
    print(f['a'].value)  # => [1 2 3 4 5]
    print(f['a'].shape)  # => (5,)
    print(f['a'].dtype)  # => int64
    

# グループを作成する
with h5py.File('output_group.h5', 'w') as f:

    f.create_group('hoge')
    f['hoge'].create_dataset('x', data=x)
    f['hoge'].create_dataset('a', data=a)

    # これで以下のようなグループとデータセットが作成される
    #
    # output_group.h5 --- Group 'hoge'
    #                      |
    #                      +- Dataset 'x'
    #                      |
    #                      +- Dataset 'a'

    # 他の書き方
    f.create_group('fuga')
    f.create_dataset('/fuga/x', data=200)
    f.create_dataset('/fuga/a', data=[10, 20, 30, 40, 50])
    # この場合 create_group は省略可
    # '/fuga/x' の先頭のスラッシュは省略可 ('fuga/x' で OK)
    
with h5py.File('output_group.h5', 'r') as f:

    print(f['hoge']['x'].value)  # => 100
    print(f['hoge']['a'].value)  # => [1 2 3 4 5]

    # 他の書き方
    print(f['fuga/x'].value)  # => 200
    print(f['fuga/a'].value)  # => [10 20 30 40 50]
    # ここでも '/fuga/x' の先頭のスラッシュは省略可 ('fuga/x' で OK)

• h5py は pip でインストールする。公式ドキュメントは http://docs.h5py.org/en/latest/index.html。
• コンテキストマネージャ (with 文) を使わない場合、自分で f.close() する。書き込み時にはクローズする前に f.flush() してメモリバッファの内容をストレージに書き込む (close() 実行時に暗黙に呼ばれるらしいけど、未検証)。
• File のモードと挙動

モード	挙動	既存ファイルあり	既存ファイルなし
r	リードオンリー		エラー
r+	読み書き		エラー
w	書き込み	上書き	新規作成
w- or x	書き込み	エラー	新規作成
a	読み書き	上書き	新規作成

• HDF5 の詳細は https://support.hdfgroup.org/HDF5/、http://yukisakamoto.hatenablog.com/entry/20130413/1365825028、http://villageofsound.hatenadiary.jp/entry/2014/10/29/021605 を参照。