1、创建文件和数据集
import h5py
import numpy as np
imgData = np.zeros((2,4))
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件，文件指针是f
f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面
f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5])#将数据写入文件的主键labels下面
f.close() #关闭文件
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r') #打开h5文件
for key in f.keys():
print(f[key].name)
print(f[key].shape)
print(f[key].value)
输出结果：
/data
(2, 4)
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
/labels
(5,)
[1 2 3 4 5]
Process finished with exit code 0
写入读取pkl文件
1)字典类型：
import pickle
dict_data={'name':["张三","李四"]}
with open("dict_data.pkl","wb") as fo:
pickle.dump(dict_data,fo)
with open("dict_data","rb") as fo:
dict_data=pickle.load(fo,encoding='bytes')
print(dict_data.keys())
print(dict_data)
print(dict_data["name"])
结果如下：
dict_keys(['name'])
{'name': ['张三', '李四']}
['张三', '李四']
2)列表类型
import pickle
list_data=["张三","李四"]
with open ("list_data"，"wb") as fo:
pickle.dump(list_data,fo)
with open("list_data","rb") as fo:
pickle.load(fo,encoding='bytes')
print(list_data)
print(list_data.keys())
pirnt(list_data["name"])
mat文件
mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件data.mat：
load（‘data.mat')
save('data_1.mat','A')
其中'A’表示要保存的内容。
在python读取mat文件：
1、读取文件：
import scipy.io as scio
file1='E://data.mat'
data=scio.loadmat(file1)
注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。
print type(data)
结果显示
<type 'dict'>
找到mat文件中的矩阵：
print data['A']
结果显示
Excel是一个二进制文件，它保存有关工作簿中所有工作表的信息
CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式，用逗号分隔一系列值
Excel不仅可以存储数据，还可以对数据进行操作
CSV文件只是一个文本文件，它存储数据，但不包含格式，公式，宏等。它也被称为平面文件
Excel是一个电子表格，将文件保存为自己的专有格式，即xls或xlsx
CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式
保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑
CSV文件可以通过文本编辑器（如记事本）打开或编辑
excel中会有若干个表单，每个表单都会这些属性：
行数（nrows） 列数（ncols） 名称（name） 索引（number）
import xlrd //执行操作前需要导入xlrd库
#读取文件
excel = xlrd.open_workexcel("文件地址") //这里表格名称为excel，文件的地址可以从文件的属性中看到
#读取表格表单数量
sheet_num= excel.nsheets // sheet_num为变量，其值为表格表单数量
#读取表格表单名称
sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name为变量，其值为表格表单名称
#如果想要看到上述两个变量，可以使用print()函数将它们打印出来
#想要读取某个表单的数据，首先获取表单 excel.sheet_by_index(0)
//表单索引从0开始，获取第一个表单对象 excel.sheet_by_name('xxx')
// 获取名为”xxx”的表单对象 excel.sheets()
// 获取所有的表单对象 获取单元格的内容：使用cell_value 方法 这里有两个参数：行号和列号，用来读取指定的单元格内容。
第一行的内容是:sheet.row_values(rowx=0)
第一列的内容是:sheet.col_values(colx=0)
CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。
import csv //执行操作前需要导入csv库
#csv读取
遍历其中数据 csv_file = csv.reader(open(‘文件地址’,’r’)) for x in csv_file print(x)
import pandas as pd # 导入pandas包，用于读取文件data = pd.read_excel('XXX.xlsx') # 读取文件名为XXX的文件
# data = pd.read_excel(r'XXX.xlsx') # 这行代码上行效果相同，r代表read读取文件，默认是r
data.head() # 查看数据
# data.head(6) # 查看前6行数据
登录后复制
data.to_excel('XXX.xlsx', index=False) # 将data数据集导出至名为XXX的文件中。
