我有几个大型hdf5文件的列表，每个文件都有一个4D数据集。我想在第一个轴上获得它们的串联，就像在一个类似于数组的对象一样，它将被用作所有数据集的连接。我的最终目的是多次沿同一轴顺序读取数据块（例如[0:100,:,:,:]，[100:200,:,:,:]，...）。
h5py中的数据集共享numpy数组API的重要部分，这使我可以调用numpy.concatenate来完成工作：
files = [h5.File(name, 'r') for name in filenames]
X = np.concatenate([f['data'] for f in files], axis=0)
另一方面，内存布局不一样，内存不能在它们之间共享（related question）。唉，concatenate会急切地将每个类数组对象的整个内容复制到一个新数组中，在我的用例中我无法接受。数组连接函数的source code确认了这一点。
如何获得多个类似数组的对象的连接视图，没有急切地将它们读入内存？就这个视图而言，对这个视图进行切片和索引就像我有一个连接数组一样。
我可以想象编写自定义包装器会起作用，但我想知道这样的实现是否已经作为库存在，或者是否可以使用其他解决方案并且同样可行。到目前为止，我的搜索没有产生任何类似的东西。我也愿意接受特定于h5py的解决方案。
答案 0 :(得分：0)
flist = [f['data'] for f in files]是dataset个对象的列表。实际数据位于h5文件上，只要这些文件保持打开状态，就可以访问这些文件。
当你这样做时
arr = np.concatenate(flist, axis=0)
我想concatenate首先做
tmep = [np.asarray(a) for a in flist]
即构造一个numpy数组列表。我假设np.asarray(f['data'])与f['data'].value或f['data'][:]相同（正如我在2年前在链接的SO问题中所讨论的那样）。我应该做一些与
arr = np.concatenate([a.value for a in flist], axis=0)
flist是这些数据集的一种惰性编译，因为数据仍然驻留在文件中，只有在您执行更多操作时才能访问。
[a.value[:,:,:10] for a in flist]
将每个数据集的一部分加载到内存中;我希望该列表上的连接将等同于arr[:,:,:10]。
生成器或生成器理解是惰性求值的一种形式，但我认为它们必须在concatenate中使用之前转换为列表。在任何情况下，concatenate的结果总是一个数组，其中所有数据都在一个连续的内存块中。永远不会存在于文件中的数据块。
您需要告诉我们更多有关这个大型连锁数组集的意图。作为大纲，我认为您可以构建包含所有数据集切片的数组。您还可以执行我在上一个答案中演示的其他操作 - 但访问时间成本。