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作者： tokenpocket官方苹果app下载安卓

2024-03-07 19:25:31

Julia导入和导出数据（CSV、TXT、JLD）_jld 格式-CSDN博客

Julia导入和导出数据（CSV、TXT、JLD）

最新推荐文章于 2023-04-23 21:51:23 发布

YonminMa

最新推荐文章于 2023-04-23 21:51:23 发布

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分类专栏：

Julia

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julia

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CSV格式导出到CSV文件导入CSV文件

TXT格式导出到TXT文件导入TXT文件

JLD格式导出到JLD文件导入JLD文件

CSV格式

导出到CSV文件

在操作之前我们首先要安装DataFrames包和CSV包

Pkg.add("DataFrames")

Pkg.add("CSV")

创建一个DataFrame格式的数据df

using DataFrames

df = DataFrame(year = [1,2,3,3,3,3,3,3,54,5],name=["h","we","as","aa","av","af","ab","sa","ea","as"])

将df保存到mydata.csv中

using CSV

CSV.write("mydata.csv", df)

导入CSV文件

df = CSV.read("mydata.csv")

print(typeof(df))

describe(df)

输出为

TXT格式

导出到TXT文件

f = open("mydata.txt", "w")

write(f, "Hello\n")

write(f, "Julia")

close(f)

导入TXT文件

f = open("mydata.txt", "r")

lines = readlines(f) # 将每一行的文本分开保存到一个数组里

for line in lines

println(line)

end

close(f)

输出为

Hello

Julia

JLD格式

JLD格式是Julia特有的文件格式，在使用之前我们要先下载JLD包和HDF5包

Pkg.add("JLD")

Pkg.add("HDF5")

导出到JLD文件

将数据保存到JLD格式的文件的代码为

using JLD

using HDF5

var_a = [1,2,3,4]

var_b = ["a","b","c","d"]

save("mydata.jld", "VAR_A", var_a, "VAR_B", var_b)

导入JLD文件

data = load("mydata.jld", "VAR_A")

println(data)

data = load("mydata.jld", "VAR_B")

println(data)

输出为

[1, 2, 3, 4]

["a", "b", "c", "d"]

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JLD2 与 HDF5 - 知乎首发于地面气象短临天气预报系统设计切换模式写文章登录/注册JLD2 与 HDF5hxfcalf程序员：街树飘影未见尘潭月潜水了无声般若观照心空静...Julia JLD2 for NetcdfBasics · Julia Data Format请问,计算机语言Julia 的JLD2 的目的是什么？Julia语言的JLD2是一种高效的数据格式，用于存储和读取Julia程序中生成的数据。它的主要目的是提供快速、可靠和可扩展的数据存储解决方案，以便Julia用户可以轻松地在不同的计算机之间共享和重复使用数据。JLD2支持多种数据类型，包括数值、字符串、数组、图像和自定义数据类型，同时也提供了高级压缩功能来减小数据文件的大小。JLD2产生文件是否是HDF格式的？是的，JLD2产生的文件的格式是HDF5格式。JLD2是Julia语言的一个库，用于将Julia程序中生成的多维数组和自定义数据类型存储到磁盘上。JLD2在HDF5的基础上进行了改进和扩展，提供了更高效、更可靠、更易用的数据存储方案。因此，JLD2产生的文件不仅可以被Julia程序读取和解析，也可以被其他支持HDF5格式的程序读取和处理。JLD2对其它语言产生的HDF5格式文件，能够获取吗？是的，JLD2可以获取其他语言产生的HDF5格式文件。因为JLD2是基于HDF5格式开发的，所以它可以与其他支持HDF5格式的语言或程序进行交互，例如Python、MATLAB和C++等。你可以使用JLD2读取任何符合HDF5标准的文件，而不仅仅局限于Julia生成的文件。具体来说，你可以使用JLD2提供的`JLD2.load()`函数加载其他语言产生的HDF5格式文件，并将其转换为Julia中的数据类型，比如数组和结构体。但需要注意的是，在加载之前需要确保你已经安装了HDF5库，并且需要用到相应的hdf5和hdf5_hl的库。此外，还应该确保你已经在Julia中加载了JLD2库。下面是一个加载HDF5文件并提取数据的示例代码：using JLD2

# Load HDF5 file and extract data

jld_file = h5open("filename.h5", "r")

data = JLD2.load(jld_file, "dataset_name") # Replace dataset_name with the actual name of your dataset

close(jld_file)其中，`“filename.h5”`是你要加载的文件的名称或路径；`“dataset_name”`是你要提取的数据集的名称。在这个示例中，我们使用`h5open()`函数打开HDF5文件，然后使用`JLD2.load()`函数获取指定的数据集。最后我们关闭文件句柄，释放资源。NetCDF4数据模型是 HDF5的子集对吗？是的，NetCDF4数据模型是HDF5的子集。NetCDF4使用了HDF5库的数据结构和I/O接口，并且建立在HDF5的数据格式之上，因此在一定程度上可以看做是HDF5的扩展。它提供了一种方便的方式来组织和存储科学数据，尤其是涉及到多维数组和元数据的数据类型。NetCDF4支持可扩展的数据描述、灵活的压缩机制以及快速的I/O操作，这些特性使它成为了科学计算领域广泛使用的一种数据格式。在HDF5中，数据被组织成一个或多个数据集，每个数据集包含了一系列的数据项。NetCDF4按照相同的方式组织数据，同时还添加了一些其他的元数据信息，例如变量名称、单位、坐标轴、时间戳等。NetCDF4还支持各种不同的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、枚举等等，这些数据类型与HDF5库中提供的数据类型类似但不完全相同。总的来说，NetCDF4可以被看作是HDF5的一种应用程序，它在HDF5的基础上添加了更多的元数据和特殊数据类型，以满足科学计算等领域的需求。由于NetCDF4是建立在HDF5之上的，因此它能够兼容HDF5数据格式，并且可以使用同一套I/O接口进行读写操作。逻辑上JLD2也可以读取NetCDF4的文件吧？LD2和NetCDF4是两个不同的数据格式，它们之间并没有直接的逻辑关系。JLD2是Julia语言的一个库，用于将Julia程序中生成的多维数组和自定义数据类型存储到磁盘上，而NetCDF4则是一种用于存储科学数据的文件格式，具有多维数据、元数据、压缩等特性。虽然JLD2和NetCDF4不是直接相关的数据格式，但是在Julia语言中可以使用其他的库来读取和处理NetCDF4格式的数据，例如NetCDF.jl和NCDatasets.jl。这些库可以将NetCDF4格式的数据读入到Julia中的数组和数据结构中，然后再借助JLD2将这些数据存储到磁盘上。另外，也可以使用其他的工具和库，例如Python中的xarray和netcdf4-python库，来读写NetCDF4格式的数据，并与Julia程序进行数据交换。FileIO 与JLD2是一种什么关系？FileIO和JLD2都是Julia语言中用于文件读写的库，但它们有着不同的设计思路和应用场景。

FileIO是一个通用的文件读写接口，它提供了一组统一的API，使得用户可以用相同的方式读写不同的文件格式，

如CSV、JSON、MAT、NPZ等。FileIO的优点是扩展性很强，只需要编写相应的IO包就可以在FileIO中进行读写操作，

无需改变调用方式。这种设计思路使得FileIO非常灵活，方便用户在不同的应用场景中进行文件读写操作，

而无需频繁地转换数据类型和格式。

JLD2则是专门用于Julia数据的序列化和反序列化的库，它可以将Julia数据类型（如数组、结构体、函数等）

存储到磁盘上，并能够快速地加载和恢复这些数据。JLD2的优点是非常高效，序列化和反序列化速度都非常快，

适用于处理大规模的数据集。

在使用FileIO时，可以借助JLD2进行Julia数据类型的读写操作；

或者使用其他的IO包，如CSV.jl、JSON.jl等进行其他格式的读写操作。

因此，FileIO和JLD2可以说是互补的关系，二者结合使用可以极大地简化Julia程序中的文件读写操作。当然可以，请见下面的代码：using FileIO, JLD2

# 将一个数组保存为JLD2文件

data = rand(10, 10)

save("data.jld2", "mydata", data)

# 从JLD2文件中读取数据

loaded_data = load("data.jld2", "mydata")

# 将数组保存为CSV文件

save("data.csv", loaded_data)

# 从CSV文件中读取数据

csv_data = load("data.csv")

# 对比读取的CSV数据是否与源数据相等

println(all(loaded_data .== csv_data)) # true在这段代码中，我们先使用JLD2将一个随机生成的10x10的数组保存为data.jld2文件。接着，我们使用load函数从文件中读取数据，并将其保存为变量loaded_data。然后，我们使用save函数将loaded_data保存为data.csv文件。最后，我们使用load函数从CSV文件中读取数据，并且将读取出来的数据与源数据进行比较，结果表明读取的CSV数据与源数据相等。可以看到，在这个例子中，FileIO和JLD2共同协作，完成了对数据的读写操作，使得我们不需要过多的关注具体的文件格式和类型，而能够轻松地进行文件读写。您工作非常棒哟。我想以NetCDF4 为背景，请再为我写一段FileIO和JLD2协同互补的演示代码，好吗？当然可以。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用FileIO与JLD2一起使用NetCDF4格式。using FileIO, NetCDF, JLD2

# 创建一个NetCDF数据文件

ncfile = NetCDF.create("data.nc")

# 定义NetCDF变量

var1 = NetCDF.defVar(ncfile, "var1", Float64, ("dim1","dim2"))

# 设置变量属性

NetCDF.putAtt(ncfile, var1, "long_name", "Variable 1")

NetCDF.putAtt(ncfile, var1, "units", "meters")

# 定义NetCDF维度

dim1 = NetCDF.defDim(ncfile, "dim1", 10)

dim2 = NetCDF.defDim(ncfile, "dim2", 5)

# 写入数据到NetCDF文件

data = rand(10,5)

NetCDF.putVar(ncfile, var1, data)

# 关闭NetCDF文件

NetCDF.close(ncfile)

# 使用FileIO和JLD2读取NetCDF文件

data = load("data.nc")["var1"]我想以NCDataset为背景，请再为我写一段FileIO和JLD2协同互补的演示代码，好吗？当然可以。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用FileIO与JLD2一起使用NCDataset。using FileIO, NetCDF, JLD2

# 创建一个NetCDF数据文件

ncfile = NetCDF.create("data.nc")

# 定义NetCDF变量

var1 = NetCDF.defVar(ncfile, "var1", Float64, ("dim1","dim2"))

# 设置变量属性

NetCDF.putAtt(ncfile, var1, "long_name", "Variable 1")

NetCDF.putAtt(ncfile, var1, "units", "meters")

# 定义NetCDF维度

dim1 = NetCDF.defDim(ncfile, "dim1", 10)

dim2 = NetCDF.defDim(ncfile, "dim2", 5)

# 写入数据到NetCDF文件

data = rand(10,5)

NetCDF.putVar(ncfile, var1, data)

# 关闭NetCDF文件

NetCDF.close(ncfile)

# 使用FileIO和JLD2读取NetCDF文件

ds = NCDataset("data.nc")

data = ds["var1"][:,:]

# 将数据保存为JLD2格式

save("data.jld2", "var1", data)

# 从JLD2文件中读取数据

data = load("data.jld2")["var1"]

这段代码与之前的示例非常相似，唯一的区别是在读取数据时使用了NCDataset。

我们还将NetCDF数据保存为JLD2格式，并使用FileIO和JLD2来读取它。请为我推荐一个能够可视化显示HDF5格式文件的桌面软件吗？Sure，下面为您推荐几个能够可视化显示HDF5格式文件的桌面软件：1. HDFView：官方提供的免费软件，适用于Windows、MacOS和Linux系统。它可以浏览和编辑HDF5和HDF4文件，支持多种数据类型和元数据的查看和修改。2. HDF Compass：也是一款开源的HDF5数据浏览和编辑工具，支持多种操作系统，包括Windows、MacOS和Linux。它的界面非常简洁直观，可以方便地查看和编辑HDF5文件中的数据和元数据。3. Panoply：一款针对科学数据可视化的免费软件，支持多种数据格式，包括HDF、NetCDF、GRIB等。它可以将HDF5文件中的多维数据展示为图像或动画，支持交互式的缩放和漫游操作。4. ParaView：一个功能强大的科学数据可视化软件，支持多种数据格式，包括HDF、NetCDF、VTK等。它可以将HDF5文件中的数据可视化为三维图像和动画，并支持各种高级数据分析和处理操作。这些软件都提供了友好的界面和丰富的功能，可以满足不同用户的需求，您可以根据自己的实际需求选择使用。编辑于 2023-05-19 09:10・IP 属地北京Julia（编程语言）赞同 1添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录地面气象短临天气预报系统设计气候、大气动力、卫星气象学、深度学习下的短

julia中[JLD2]包的使用-hdf5格式的数据存取 - 简书

a中[JLD2]包的使用-hdf5格式的数据存取 - 简书登录注册写文章首页下载APP会员IT技术julia中[JLD2]包的使用-hdf5格式的数据存取昵称违法关注赞赏支持julia中[JLD2]包的使用-hdf5格式的数据存取一、包的介绍

JLD2 saves and loads Julia data structures in a format comprising a subset of HDF5, without any dependency on the HDF5 C library. It typically outperforms the JLD package (sometimes by multiple orders of magnitude) and often outperforms Julia's built-in serializer. While other HDF5 implementations supporting HDF5 File Format Specification Version 3.0 (i.e. libhdf5 1.10 or later) should be able to read the files that JLD2 produces, JLD2 is likely to be incapable of reading files created or modified by other HDF5 implementations. JLD2 does not aim to be backwards or forwards compatible with the JLD package.

JLD2来源于HDF5，但是它没有用hdf5的C库，完全自己动手纯julia实现，JLD2用来保存和加载Julia数据类型。以前有一个包叫JLD，（我没查过资料，不做评论），官网说JLD2性能远超JLD，甚至通常胜过Julia的内置序列化器

它的好处就是把julia的数据类型直接存在硬盘上，比如我们用的datafarame，直接系列化到硬盘上，而不是存成xecel或者csv然后在读取，以csv为例，虽然它的文件比较小，但是有可能会丢失一些数据类型信息。

另外，我们可以用键、值来保存信息，好处是方便数据提取。打个比方，回测时用到【指数】、【基金】、【股票】的k线，我们可以用组来标记【指数】、【基金】、【股票】，然后通过【股票代码】（key）直接提取某一只股票的k线（value）。

同理，计算好的回测指标，比如回测的时候，要快速提取【某只股票】在【某天】的【macd金叉】和【kd指标】数据，我们便可以提前把计算好的数据存成jld2的格式，用的时候，直接调入内存，进行快速提取，大大节约回测时间。特别是涉及到参数组合优化的时候，往往需要进行大量的计算（可能需要连续开机计算计算好几天），这时候，就能够展现key-value数据格式的优点。

给定一组参数，要选取最优组合的时候，往往涉及大量的计算，并且需要保存大量的中间计算结果。假如你要保存1600万个中间计算结果（组合状态对应表格数据），如果你把每个文件的直接写到硬盘上，估计很慢，而且再次复用的时候，读取速度又是一大麻烦。此时用字典来组织内存数据，当达到一定的大小后，挂上关键字信息分批写入jld2文件中

二、地址：

https://github.com/JuliaIO/JLD2.jl

三、安装

Pkg.add("JLD2")

四、save和load的几种使用方法

几种保存和读取jld2文件的方式

4.1 @save 和 @load

using JLD2

hello = "world"

foo = :bar

name = "张翠山"

@save "example.jld2" hello foo

@load "example.jld2"

@load "example.jld2" foo

@load "example.jld2" hello foo

@save "example.jld2" name

@load "example.jld2"

代码运行结果

image.png

以上我们使用save和load宏进行一个变量的保存和加载，如果我们有一个dataframe，能不能保存到jld2文件里呢？

mydf = DataFrame(姓名 = ["a","b","c","d","e"],年龄 = [1,2,3,4,5])

@save "example.jld2" mydf

@load "example.jld2"

你会发现，你并没有保存dataframe，那要如何操作呢？如何对键、值数据（字典）进行save和load？

4.2 FileIO中的save 和load

The save function accepts an AbstractDict yielding the key/value pairs, where the key is a string representing the name of the dataset and the value represents its contents。

FileIO中的save可以用来保存字典，注意，key只能是字符串。另外，在使用FileIO中的save和load的时候，不需要using JLD2，因为FileIO包会自动识别它操作的是啥。

using FileIO

mydict = Dict("df" => DataFrame(姓名 = ["a","b","c","d","e"],年龄 = [1,2,3,4,5]))

save("example.jld2", mydict)

load("example.jld2")

代码运行结果

image.png

注意： save也可以用来保存一般的变量，但是，它会进行装箱操作，看下面的例子：

save("example.jld2", "hello", "world", "foo", :bar) #它会自动装箱成Dict，按照key=>value逐对匹配

load("example.jld2")

"""

输出结果为：

Dict{String,Any} with 2 entries:

"hello" => "world"

"foo" => :bar

"""

save("example.jld2", "name", "张翠山") #这里不是增加一个键值对，而是用新装箱的dict把源文件覆盖重写

load("example.jld2")

"""

输出结果为：

Dict{String,Any} with 1 entry:

"name" => "张翠山"

"""

你以为保存了2个变量，实际上却是保存了一个键值对，哈哈哈

问题：我已经在jld2文件里保存了一个字典了，我怎样把一个新的【键值对】插入到jld2的字典中

4.3 FileIO中save和load的另一种用法

4.3.1 像操作普通文件一样操作jld2数据，多种open方式

f = jldopen("example.jld2", "r") # open read-only (default)

f = jldopen("example.jld2", "r+") # open read/write, failing if no file exists

f = jldopen("example.jld2", "w") # open read/write, overwriting existing file

f = jldopen("example.jld2", "a+") # open read/write, preserving contents of existing file or creating a new file

注意，f对象在使用完毕后，一定要close(f)

#读取hello键对应的值

f = jldopen("example.jld2", "r")

f["hello"] |> println

close(f) #记得关闭

#重置hello键对应的值

f = jldopen("example.jld2", "w")

f["hello"] = "你好"

f["hello"] |> println

close(f) #记得关闭

open的变种用法

4.3.2 open的变种用法

jldopen和do

jldopen("example.jld2", "a+") do file

file["bigdata111"] = randn(5)

file["bigdata112"] = randn(5)

file["bigdata113"] = randn(5)

end

4.4 Group的使用

Group是什么东西，你可以理解成字典中的一个key，每个key下面，又是一个字典。你可以理解成一个文件夹，通过这个文件夹的路径，我们可以访问这个文件夹下的文件。

using FileIO

save("example.jld2", Dict("hello" => "world", "foo" => :bar))

jldopen("example.jld2", "a+") do file

mygroup = JLD2.Group(file, "mygroup")

mygroup["mystuff"] = 42

mygroup["mystuff1"] = 43

end

load("example.jld2")

代码运行结果

image.png

红色部分为新建mygroup组下的节点数据

【注意事项】用【@save】和【save】保存后的jld2文件，存在一定差别，如下图红色部所示：

image.png

其它问题：

1、加载JLD2文件的时候，出现关于”DataFrames“的警告，什么原因，之前都没遇到的？

┌ Warning: type DataFrames.DataFrame does not exist in workspace; reconstructing

└ @ JLD2 C:\Users\dengz.juliapro\JuliaPro_v1.4.2-1\packages\JLD2\4AJn8\src\data.jl:1190

┌ Warning: type DataFrames.Index does not exist in workspace; reconstructing

└ @ JLD2 C:\Users\dengz.juliapro\JuliaPro_v1.4.2-1\packages\JLD2\4AJn8\src\data.jl:1190

┌ Warning: type DataFrames.DataFrame does not exist in workspace; reconstructing

└ @ JLD2 C:\Users\dengz.juliapro\JuliaPro_v1.4.2-1\packages\JLD2\4AJn8\src\data.jl:1190

┌ Warning: type DataFrames.Index does not exist in workspace; reconstructing

└ @ JLD2 C:\Users\dengz.juliapro\JuliaPro_v1.4.2-1\packages\JLD2\4AJn8\src\data.jl:1190

、

原因：jld2数据文件里面有DataFrames的数据，但是程序开始没有using DataFrames的包，导致无法识别数据类型。using后，不在出现报警。

文中的谬误，还望不吝指正。

最后编辑于：2021.04.26 19:30:41©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者人面猴序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...沈念sama阅读 145,261评论 1赞 308死咒序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...沈念sama阅读 62,177评论 1赞 259救了他两次的神仙让他今天三更去死文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...开封第一讲书人阅读 96,329评论 0赞 214道士缉凶录：失踪的卖姜人文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...开封第一讲书人阅读 41,490评论 0赞 184港岛之恋（遗憾婚礼）正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...茶点故事阅读 49,353评论 1赞 262恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...开封第一讲书人阅读 39,028评论 1赞 179城市分裂传说那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...沈念sama阅读 30,611评论 2赞 276双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...开封第一讲书人阅读 29,383评论 0赞 171万荣杀人案实录序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...沈念sama阅读 32,749评论 0赞 215护林员之死正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...茶点故事阅读 29,460评论 2赞 219白月光启示录正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...茶点故事阅读 30,814评论 1赞 232活死人序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...沈念sama阅读 27,255评论 2赞 215日本核电站爆炸内幕正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...茶点故事阅读 31,752评论 3赞 214男人毒药：我在死后第九天来索命文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...开封第一讲书人阅读 25,685评论 0赞 9一桩弑父案，背后竟有这般阴谋文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...开封第一讲书人阅读 26,114评论 0赞 170情欲美人皮我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...沈念sama阅读 33,747评论 2赞 234代替公主和亲正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...茶点故事阅读 33,901评论 2赞 238推荐阅读更多精彩内容Spark的数据戏法聚焦在 Twitter 上关于Apache Spark的数据，目标是准备将来用于机器学习和流式处理应用的数据。 ...abel_cao阅读 2,631评论 1赞 12Julia 小白 Day 15 ：本地实现基于深度学习的图片内容识别前情提要：概述本地环境：Windows、Mac 在线环境：无痛环境、定制无痛环境快速学习：DataFrame..._KevinZhang_阅读 2,902评论 0赞 2菜鸟学习人工智能第七期：模块（就是程序）与Python常用的140个标准库推荐，文末有免费学习资料Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和...KangSmit的算法那些事儿阅读 1,831评论 0赞 3TF2 Keras (5) : 保存&加载本文是对官方文档[https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_...数科每日阅读 1,852评论 0赞 0《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（第二版）》第1...Aurélien 在写第二版时，对下半部分深度学习各章节的修订非常非常大（前面机器学习的部分更改只有10%，只是新...SeanCheney阅读 13,865评论 6赞 55评论0赞赞1赞赞赏更

Basics · Julia Data Format

Basics · Julia Data FormatJulia Data FormatBasicsReading and writing dataFile interfaceGroupsGotchasCustom SerializationCompressionInternals & DesignHDF5 CompatibilityAdvanced UsageLegacyVersionBasicsBasicsEdit on GitHubJulia Data Format - JLD2JLD2 saves and loads Julia data structures in a format comprising a subset of HDF5, without any dependency on the HDF5 C library. JLD2 is able to read most HDF5 files created by other HDF5 implementations supporting HDF5 File Format Specification Version 3.0 (i.e. libhdf5 1.10 or later) and similarly those should be able to read the files that JLD2 produces. JLD2 provides read-only support for files created with the JLD package.Reading and writing dataA new interface: jldsavejldsave makes use of julia's keyword argument syntax to store files, thus leveraging the parser and not having to rely on macros. To use it, writex = 1

y = 2

z = 42

# The simplest case:

jldsave("example.jld2"; x, y, z)

# it is equivalent to

jldsave("example.jld2"; x=x, y=y, z=z)

# You can assign new names selectively

jldsave("example.jld2"; x, a=y, z)

# and if you want to confuse your future self and everyone else, do

jldsave("example.jld2"; z=x, x=y, y=z)Compression and non-default IO types may be set via positional arguments.save_object and load_object functionsIf only a single object needs to stored and loaded from a file, one can use save_object and load_object functions.JLD2.save_object — Functionsave_object(filename, x)Stores an object x in a new JLD2 file at filename. If a file exists at this path, it will be overwritten.Since the JLD2 format requires that all objects have a name, the object will be stored as single_stored_object. If you want to store more than one object, use @save macro, jldopen or the FileIO API.ExampleTo save the string hello to the JLD2 file example.jld2:hello = "world"

save_object("example.jld2", hello)sourceJLD2.load_object — Functionload_object(filename)Returns the only available object from the JLD2 file filename (The stored object name is inconsequential). If the file contains more than one or no objects, the function throws an ArgumentError.For loading more than one object, use @load macro, jldopen or the FileIO API.ExampleTo load the only object from the JLD2 file example.jld2:hello = "world"

save_object("example.jld2", hello)

hello_loaded = load_object("example.jld2")sourcesave and load functionsThe save and load functions, provided by FileIO, provide a mechanism to read and write data from a JLD2 file. To use these functions, you may either write using FileIO or using JLD2. FileIO will determine the correct package automatically.The save function accepts an AbstractDict yielding the key/value pairs, where the key is a string representing the name of the dataset and the value represents its contents:using FileIO

save("example.jld2", Dict("hello" => "world", "foo" => :bar))The save function can also accept the dataset names and contents as arguments:save("example.jld2", "hello", "world", "foo", :bar)When using the save function, the file extension must be .jld2, since the extension .jld currently belongs to the previous JLD package.If called with a filename argument only, the load function loads all datasets from the given file into a Dict:load("example.jld2") # -> Dict{String,Any}("hello" => "world", "foo" => :bar)If called with a single dataset name, load returns the contents of that dataset from the file:load("example.jld2", "hello") # -> "world"If called with multiple dataset names, load returns the contents of the given datasets as a tuple:load("example.jld2", "hello", "foo") # -> ("world", :bar)File interfaceIt is also possible to interact with JLD2 files using a file-like interface. The jldopen function accepts a file name and an argument specifying how the file should be opened:using JLD2

f = jldopen("example.jld2", "r") # open read-only (default)

f = jldopen("example.jld2", "r+") # open read/write, failing if no file exists

f = jldopen("example.jld2", "w") # open read/write, overwriting existing file

f = jldopen("example.jld2", "a+") # open read/write, preserving contents of existing file or creating a new fileData can be written to the file using write(f, "name", data) or f["name"] = data, or read from the file using read(f, "name") or f["name"]. When you are done with the file, remember to call close(f).Like open, jldopen also accepts a function as the first argument, permitting do-block syntax:jldopen("example.jld2", "w") do file

file["bigdata"] = randn(5)

endGroupsIt is possible to construct groups within a JLD2 file, which may or may not be useful for organizing your data. You can create groups explicitly:jldopen("example.jld2", "w") do file

mygroup = JLD2.Group(file, "mygroup")

mygroup["mystuff"] = 42

endor implicitly, by saving a variable with a name containing slashes as path delimiters:jldopen("example.jld2", "w") do file

file["mygroup/mystuff"] = 42

end

# or save("example.jld2", "mygroup/mystuff", 42)Both of these examples yield the same group structure, which you can see at the REPL:julia> file = jldopen("example.jld2", "r")

JLDFile /Users/simon/example.jld2 (read-only)

└─ mygroup

└─ mystuffSimilarly, you can access groups directly:jldopen("example.jld2", "r") do file

@assert file["mygroup"]["mystuff"] == 42

endor using slashes as path delimiters:@assert load("example.jld2", "mygroup/mystuff") == 42When loading files with nested groups these will be unrolled into paths by default but yield nested dictionaries but with the nested keyword argument.load("example.jld2") # -> Dict("mygroup/mystuff" => 42)

load("example.jld2"; nested=true) # -> Dict("mygroup" => Dict("mystuff" => 42))Unpack.jl APIWhen additionally loading the UnPack.jl package, its @unpack and @pack! macros can be used to quickly save and load data from the file-like interface. Example:using UnPack

file = jldopen("example.jld2", "w")

x, y = rand(2)

@pack! file = x, y # equivalent to file["x"] = x; file["y"] = y

@unpack x, y = file # equivalent to x = file["x"]; y = file["y"]The group file_group = Group(file, "mygroup") can be accessed with the same file-like interface as the "full" struct.GotchasObjects are cached during loadingJLD2 caches objects during loading. It may give you the same object twice. This can lead to surprising results if you edit loaded arrays. Note, the underlying file is not being edited!julia> jldsave("demo.jld2", a=zeros(2))

julia> f = jldopen("demo.jld2")

JLDFile /home/isensee/demo.jld2 (read-only)

└─ a

julia> a = f["a"] # bind loaded array to name `a`

2-element Vector{Float64}:

0.0

julia> a[1] = 42; # editing the underlying array

julia> f["a"]

2-element Vector{Float64}:

42.0

0.0

julia> a=nothing # remove all references to the loaded array

julia> GC.gc(true) # call GC to remove the cache

julia> f["a"] # a new copy is loaded from the file

2-element Vector{Float64}:

0.0

0.0Cross-compatibilityJLD2 tries to write files in a way that allows you to load them on different operating systems and in particular both on 32bit and 64bit systems. However, many julia structs may be inherently different on different architectures making this task impossible. In particular, moving data from a 64bit system to a 32bit system is only guaranteed to work for basic datatypes.SecurityBeware of opening JLD2 files from untrusted sources. A malicious file may execute code on your computer. See e.g. here. To check a file, you can use JLD2DebugTools.jl to view what kinds of objects are stored.Custom Serialization »Powered by Documenter.jl and the Julia Programming Language.SettingsThemedocumenter-lightdocumenter-darkThis document was generated with Documenter.jl on Saturday 17 February 2024. Using Julia version 1.10.1.

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Julia教程8 读写文件操作_jld2 hdf-CSDN博客

Julia教程8 读写文件操作

最新推荐文章于 2023-08-05 23:11:29 发布

张海军2013

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分类专栏：

Julia

文章标签：

Julia

Julia教程

Julia读写文件

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IO操作读文件操作写文件操作csv文件JLD2IOBuffer

在网易云课堂上直接搜索：Julia教程，就可以找到，教程的全名是：Julia教程从入门到进阶

这是国内第一个免费的完整的Julia视频教程，非常适合Julia的入门。有兴趣的朋友可以去学习一下。

教程链接： Julia教程

文章目录

IO操作读文件操作写文件操作csv文件JLD2IOBuffer

IO操作

在对文件的操作中，如果我们未指定文件的路径，则默认的路径为

在使用Atom或vscode时，默认路径即为.jl文件的目录在使用jupyter notebook时，windows系统默认路径为’C:\Users\用户名’;MAC的目录在jupyter中可以看到

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-c3piykXY-1592662419590)(https://raw.githubusercontent.com/Bounce00/pic/master/Julia%20course/Julia%20IO1.png)]

在使用REPL时，系统默认路径为Julia的安装目录，可以执行pwd()命令可查看当前的工作路径，，如果想更换路径，使用cd(dir::String)命令，若想跟换回原始路径，使用homedir()命令

读文件操作

s1 = readlines("sdy.txt")

s2 = open("sdy.txt","r")

line = readline(s2)

eof(s2)

position(s2)

read(s2,Char)

line = readline(s2)

read(s2,Int8)

close(s1)

在REPL中，可以查看open的用法，在open中，还可以调用函数

open(readline, "sdy.txt")

当然，也可以调用自定义的函数

readFunc(s::IOStream) = read(s, Char)

open(readFunc, "sdy.txt")

还可以像Python中的with open...as的用法一样打开文件

open("sdy.txt","r") do stream

for line in eachline(stream)

println(line)

end

也可以将上述过程定义成函数再用open操作

function readFunc2(stream)

for line in eachline(stream)

println(line)

end

open(readFunc2, "sdy.txt")

写文件操作

write("wrFile1.txt", "Hello World")

open("wrFile2.txt","w") do f

for ch in 'a':'z'

write(f, ch)

end

write(f,'\n')

end

open函数中的参数模式定义如下

ModeDescriptionrreadwwrite, create, truncateawrite, create, appendr+read, writew+read, write, create, truncatea+read, write, create, append

io = open("wrFile3.txt","w")

write(io, "Write File...\n")

但这种读写文件的方式对矩阵操作支持不太好

mat = reshape(1:9, (3,3))

write("mat.txt", mat)

最好使用DelimitedFiles包进行矩阵的读写操作

using DelimitedFiles

m = reshape(1:9, (3,3))

writedlm("number.txt", m, '\t')

cont = readdlm("number.txt")

除了txt格式外，Julia还可以对csv等格式，但Julia自带的数据序列化工具JLD2速度速度更快，扩平台，重点推荐。

csv文件

写csv文件与操作普通文件类似，中间加个逗号就可以了。

using DelimitedFiles

data = rand(Int8,10,5)

writedlm("file1.csv", data, ',')

读文件时，我们可以使用DataFrames来读csv文件。关于DataFrames我们将在科学计算一节中讲到。

using DataFrames

df = readtable("file1.csv")

也可以使用CSV package自带的函数读取

using CSV

df1 = CSV.read("file1.csv")

用CSV.read()读上来的数据也是DataFrame格式。

JLD2

JLD2是JLD格式的改进，也是一种HDF5格式。

写文件

using JLD2

stri = "hello world"

fid = jldopen("jld_test.jld2","w")

write(fid, "stri", stri)

close(fid)

读文件

fid = jldopen("jld_test.jld2","r")

res = read(fid,"ss")

IOBuffer

相当于在内存中创建一个IOStream

io = IOBuffer()

write(io, "Hello World!", " JuliaLang is great!")

采用take!的方式将内容从IOBuffer中读出

String(take!(io))

如果在创建IOBuffer时就指定了里面的内容，则词IOBuffer为只读的。

io = IOBuffer("Hello World!")

write(io, "This is not writable.")

read(io, String)

关闭IOBuffer

close(io)

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# THIS IS AN AUTOGENERATED FILE. DO NOT EDIT THIS FILE DIRECTLY.# yarn lockfile v1abbrev@1:version "1.1.1"resolved "https://registry.yarnpkg.com/abbrev/-/abbrev-1.1.1.tgz#f8f2c887ad10bf67f634f005b6987...

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