无法修改较大数据集中的项目

Question

我的数据集由多维矩阵数组成。我试图更改其中一个矩阵的值，但我写的代码即使在重新分配新值后仍会显示旧值：

import h5py
import numpy as np

f1 = h5py.File('myfile.h5', 'r+')
print("Keys: %s" % f1.keys())
print("old value is :", f1["myArray"][0][0][0])
f1["myArray"][0][0][0] = 100
f1.close()

f2 = h5py.File('myfile.h5', 'r')
print("Keys: %s" % f2.keys())
print("new value is :", f2["myArray"][0][0][0])
f2.close()

Answer 1

问题在于你如何编制索引。要做你想做的事，你会想要写入项目[0,0,0]（而不是[0][0][0]）。以下代码执行您的预期：

import h5py
import numpy as np

file = h5py.File('myfile.h5', 'w')

file["myArray"] = np.arange(5*5*5).reshape(5,5,5)
print("old value is :", file["myArray"][0,0,0])

file["myArray"][0,0,0] = 100
print("new value is :", file["myArray"][0,0,0])

file.close()

（当您关闭/重新打开文件时也可以工作，为清楚起见，我省略了该文件）。此代码输出：

old value is : 0
new value is : 100

请考虑使用Numpy's documentation on indexing获取更多信息。

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阅读文档后，它应该让你感到惊讶，你所做的不起作用。因为

A = np.arange(5*5*5).reshape(5,5,5)
A[0][0][0] = 100
print(A[0,0,0])

输出100。这是有效的，因为每次你做[0]你得到一个指向子数组（而不是副本）的指针。因此，修改此子数组的条目会修改基础数据（原始数组）。

我的猜测是因为h5py写入光盘，第一次使用[0]会返回一个副本（此后返回一个指针）。在这个例子中证实了这种怀疑：

import h5py
import numpy as np

file = h5py.File('myfile.h5', 'w')
file["myArray"] = np.arange(5*5*5).reshape(5,5,5)

data = file["myArray"][0]
data[0,0] = 100
print(data[0,0])
print(file["myArray"][0,0,0])

file.close()

哪个输出

100
0