h5py 提取mat文件中的HDF5格式的数据

• 使用纯Python查看数据
• 配合Matlab后，使用Python查看数据

一、使用纯Python查看文件数据内容

原理：当HDF5存储的是struct类型数据，解析时要像一棵树，我们需要逐层次的去解析，直到打印出的是一个

<HDF5 dataset "EEG": shape (1, 66), type "|O"> 或者 <HDF5 dataset "8": shape (219, 57), type "<f8">

表明这是一个dataset数据结构，从而我们可以用特定形式访问到这些数据

• 以获取EEG key 值的数据集数据为例，不断解析获得EEG数据
• 重要提取信息在注释"""""中
• 根据自己想要的数据结构进行参考

import h5py
import numpy as np

file_path = "D:/cnt.mat"	# 替换成你的文件路径

with h5py.File(file_path, "r") as hpy:
    print(hpy.keys())	# 查看key值
    """
    <KeysViewHDF5 ['#refs#', 'cnt']>
    """

    cnt = hpy["cnt"]
    print(cnt)  #打印object信息
    """
    <HDF5 group "/cnt" (5 members)>
    """

    print(cnt.keys())   # 打印key值
    """
    <KeysViewHDF5 ['EEG', 'Gender', 'HumanFactor', 'clab', 'fs']>
    """

    EEG = cnt["EEG"]
    print(EEG)  # 打印EEG对象信息
    """
    <HDF5 dataset "EEG": shape (1, 66), type "|O">
    这里shape = (1, 66) 表示的是EEG对应的key的value中有1个EEG数据集，里面有66个EEG数据文件
    """

    print(EEG[0])   # 打印EEG[0]信息，这一步基本上已经获取了EEG数据集相关的信息
    """
    <HDF5 object reference> 需要进行最后一次提取
    [<HDF5 object reference> <HDF5 object reference> <HDF5 object reference>
    ... ... ...
    <HDF5 object reference> <HDF5 object reference> <HDF5 object reference>]
    """

    print(EEG[0].shape)  # 打印 EEG[0] 的shape
    """
    (66,) ,表示这是一个长度为66的一维数组
    """

    # 遍历66个数据集
    for idx in range(len(EEG[0])):
        single_dataset = hpy[EEG[0][idx]]   #提取数据集
        print(single_dataset)
        print(np.array(single_dataset)) # 该条语句会将其数据转换成np array格式
        """
        <HDF5 dataset "7": shape (281, 57), type "<f8">, single_dataset.shape = (281, 57)
        这里可直接进行遍历最终的数据data
        """
        # for data in single_dataset:
        #     print(np.array(data))
        #     print(data.shape)
        """
        遍历获取每个维度的数据data
        """

二、使用Matlab，并迁移到Python正确解析数据

1、Matlab查看数据文件结构

使用Matlab，能将该大型文件HDF5的结构看的十分清楚，接下来我们使用Python解析该数据结构

2、Python直接打开该数据结构

import numpy as np
import h5py

file_path = "D:/cnt.mat"
with h5py.File(file_path, 'r') as file:
    EEG = file["cnt"]["EEG"]
    for i in range(len(EEG[0])):
        dataset = file[EEG[0][i]]
        print(f"dataset_{i} info : {dataset}")
        print(np.array(dataset).shape, i)	# 将数据矩阵转换成np array形式