H5PY/Numpy - numpy配列の内部形状を設定する（h5pyの場合）

Question

h5pyを使ってデータを（画像、アングル）のタプルのリストとして保存しようとしています。画像は、OpenCVのuint8型のサイズ（240,320,3）のnumpy配列ですが、角度はfloat16型の数値にすぎません。

h5pyを使用する場合は、読み書き可能な速度を維持するために、所定の形状にする必要があります。 H5pyは、データセット全体を任意の値で事前ロードします。この値で後でインデックスを作成し、これらの値を任意の値に設定できます。

h5pyのデータセットの形状を初期化するときに、内側のnumpy配列の形状を設定する方法を知りたいと思います。私は、同じ解決策が同様にnumpyにも適用されると信じています。 numpyの中で問題をRecreateing

import h5py 
import numpy as np 

dset_length = 100 

# fake data of same shape 
images = np.ones((dset_length,240,320,3), dtype='uint8') * 255 

# fake data of same shape 
angles = np.ones(dset_length, dtype='float16') * 90 
f = h5py.File('dataset.h5', 'a') 
dset = f.create_dataset('dset1', shape=(dset_length,2)) 

for i in range(dset_length): 
    # does not work since the shape of dset[0][0] is a number, 
    # and can't store an array datatype 
    dset[i] = np.array((images[i],angles[i])) 

は次のようになります。numpyので

import numpy as np 

a = np.array([ 
      [np.array([0,0]), 0], 
      [np.array([0,0]), 0], 
      [np.array([0,0]), 0] 
     ]) 

a.shape # (3, 2) 

b = np.empty((3,2)) 

b.shape # (3, 2) 

a[0][0] = np.array([1,1]) 

b[0][0] = np.array([1,1]) # ValueError: setting an array element with a sequence. 

Answer 1

@Ericはで動作するはず作成dtypenumpyとh5pyの両方です。しかし、あなたが本当にそれを望んでいるのか必要があるのか​​疑問に思いますもう1つの方法は、numpy,imagesおよびanglesの2つのアレイを1つは4d uint8、もう1つはフロートとすることです。 h5pyでは、groupを作成し、これら2つの配列をdatasetsとして保存することができます。二つの配列と

g.create_dataset('data', (3,), dtype=dt) 
g['data'][:] = data 

またはデータセット：化合物DTYPEと

import h5py 
dt = np.dtype([('angle', np.float16), ('image', np.uint8, (40,20,3))]) 
data = np.ones((3,), dt) 

f = h5py.File('test.h5','w') 
g = f.create_group('data') 

セット：

あなたは例えば

images[i,...], angles[i]  # or 
data[i]['image'], data[i]['angle'] 

ith'

と画像の値を選択することができます

g.create_dataset('image', (3,40,20,3), dtype=np.uint8) 
g.create_dataset('angle', (3,), dtype=np.float16) 
g['image'][:] = data['image'] 
g['angle'][:] = data['angle'] 

は、データセットのいずれかから角度アレイをフェッチ：

g['data']['angle'][:] 
g['angle'][:] 

Answer 2

、あなたは構造化された配列で、そのデータを保存することができます

dtype = np.dtype([('angle', np.float16), ('image', np.uint8, (240,320,3))]) 
data = np empty(10, dtype=dtype) 
data[0]['angle'] = ... # etc