HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发，目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展。当前流行的版本是 HDF5。HDF5 拥有一系列的优异特性，使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作，如它支持非常多的数据类型，灵活，通用，跨平台，可扩展，高效的 I/O 性能，支持几乎无限量（高达 EB）的单文件存储等。
HDF5文件层次化的存储两类对象：
- dataset：数据集，一个数据集就是一个数组。数据集就是叶子节点，是文件结点。
- group：目录，一个group可以包含若干个key-value，其中key是字符串，value是dataset。
这两类对象都可以设置各种属性，属性用于描述group和dataset的一些特点。一个HDF5文件从一个命名为“/”的group开始，一个HDF5文件只有一个根group。
用 h5py 操作 HDF5 文件，我们可以像使用目录一样使用 group，像使用 numpy 数组一样使用 dataset，像使用字典一样使用属性，非常方便和易用。
打开/创建
class File(name, mode=None, driver=None, libver=None, userblock_size=None, **kwds)
打开或创建一个 HDF5 文件，name 为文件名字符串，mode 为打开文件的模式，driver 可以指定一种驱动方式，如需进行并行 HDF5 操作，可设置为 'mpio'，libver 可以指定使用的兼容版本，默认为 'earliest'，也可以指定为 'latest'，userblock_size 以字节为单位指定一个在文件开头称作 user block 的数据块，一般不需要设置。返回所打开文件的句柄。
| mode | 说明 |
|---|---|
| r | 只读，文件必须存在 |
| r+ | 读写，文件必须存在 |
| w | 创建新文件写，已经存在的文件会被覆盖掉 |
| w- | / x 创建新文件写，文件如果已经存在则出错 |
| a | 打开已经存在的文件进行读写，如果不存在则创建一个新文件读写，此为默认的 mode |
创建group
create_group(self, name, track_order=False)
创建一个新的 group。以类似目录路径的形式指明所创建 group 的名字 name，如果 track_order 为 True，则会跟踪在当前 group 下的 group 和 dataset 创建的先后顺序。该方法可以在打开的文件句柄（相当于 "/" group）或者一个存在的 group 对象上调用，此时 name 的相对路径就是相对于此 group 的。
创建dataset
create_dataset(self, name, shape=None, dtype=None, data=None, **kwds)
创建一个新的 dataset。以类似文件路径的形式指明所创建 dataset 的名字 name，shape 以一个 tuple 或 list 的形式指明创建 dataset 的 shape，用 "()" 指明标量数据的 shape，dtype 指明所创建 dataset 的数据类型，可以为 numpy dtype 或者一个表明数据类型的字符串，data 指明存储到所创建的 dataset 中的数据。如果 data 为 None，则会创建一个空的 dataset，此时 shape 和 dtype 必须设置；如果 data 不为 None，则 shape 和 dtype 可以不设置而使用 data 的 shape 和 dtype，但是如果设置的话，必须与 data 的 shape 和 dtype 兼容。
添加attribute
打开的文件句柄（相当于 "/" group），group 和 dataset 上都可以创建 attribute，以类似于字典的操作方式创建和读取 attribute。
示例代码一：
import h5py
import numpy as np
X = np.random.rand(1, 10, 4).astype('float32')
y = np.random.rand(1, 10, 5).astype('float32')
h5f = h5py.File('data.h5', 'w') # 以写模式打开文件
h5f.create_dataset('X_train', data=X) # 添加数据集
h5f.create_dataset('y_train', data=y) # 添加数据集
h5f.close()
h5f = h5py.File('data.h5', 'r') # 以读模式打开文件
X = h5f['X_train'] # 通过下标方式获取数据集
Y = h5f['y_train']
h5f.close()
示例代码二：
import os
import h5py
import numpy as np
file_name = 'test.hdf5'
# create a new HDF5 file
f = h5py.File(file_name)
# create a new group
f.create_group('/grp1') # or f.create_group('grp1')
# create a nother group inside grp1
f.create_group('/grp1/grp2') # or f.create_group('grp1/grp2')
# create a dataset in group "/"
data = np.arange(6).reshape(2, 3)
f.create_dataset('dset1', data=data) # or f.create_dataset('/dset1', data=data)
# create another dataset in group /grp1
f.create_dataset('grp1/dset2', data=data) # or f.create_dataset('/grp1/dset2', data=data)
# create an attribute of "/"
f.attrs['a'] = 1 # or f.attrs['/a'] = 1
# create an attribute of group "/grp1"
f['grp1'].attrs['b'] = 'xyz'
# create an attribute of dataset "/grp1/dset2"
f['grp1/dset2'].attrs['c'] = np.array([1, 2])
# close file
f.close()
# open the existing test.hdf5 for read only
f = h5py.File(file_name, 'r')
# read dataset /dset1
print('/dset1 = %s' % f['dset1'][:])
# read dataset /grp1/dset2
print('/grp1/dset2 = %s' % f['/grp1/dset2'][:])
# get attributes
print(f.attrs['a'])
print(f['grp1'].attrs['b'])
print(f['grp1/dset2'].attrs['c'])
# remove the created file
os.remove(file_name)
示例代码三：
import h5py
import numpy as np
file_name = 'test.hdf5'
f = h5py.File(file_name, mode='w')
data = np.array([1, 2, 3])
f['/one'] = data
f.attrs['one'] = 'haha'
print(f.attrs.keys())
print(f['one'])
print(f.attrs['one'])