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HDF5 C++ APIを使用して 2D 配列データセット ファイルを作成しています。HDF グループには、静的に定義された配列サイズから HDF5 ファイルを作成する例があり、以下のニーズに合わせて変更しました。NXただし、実行時にとの両方NYが決定される動的配列が必要です。動的配列の作成に役立つ「new」キーワードを使用して 2D 配列を作成する別の解決策を見つけました。ここに私が持っているものがあります:

#include "StdAfx.h"
#include "H5Cpp.h"
using namespace H5;

const H5std_string FILE_NAME("C:\\SDS.h5");
const H5std_string DATASET_NAME("FloatArray");
const int NX = 5; // dataset dimensions
const int NY = 6;

int main (void)
{
    // Create a 2D array using "new" method
    double **data = new double*[NX];
    for (int j = 0; j < NX; j++)         // 0 1 2 3 4 5
    {                                    // 1 2 3 4 5 6
        data[j] = new double[NY];        // 2 3 4 5 6 7
        for (int i = 0; i < NY; i++)     // 3 4 5 6 7 8
            data[j][i] = (float)(i + j); // 4 5 6 7 8 9
    }

    // Create HDF5 file and dataset
    H5File file(FILE_NAME, H5F_ACC_TRUNC);
    hsize_t dimsf[2] = {NX, NY};
    DataSpace dataspace(2, dimsf);
    DataSet dataset = file.createDataSet(DATASET_NAME, PredType::NATIVE_DOUBLE,
                                            dataspace);
    // Attempt to write data to HDF5 file
    dataset.write(data, PredType::NATIVE_DOUBLE);

    // Clean up
    for(int j = 0; j < NX; j++)
        delete [] data[j];
    delete [] data;
    return 0;
}

ただし、結果のファイルは期待どおりではありません ( からの出力hdf5dump)。

HDF5 "SDS.h5" {
GROUP "/" {
   DATASET "FloatArray" {
      DATATYPE  H5T_IEEE_F64LE
      DATASPACE  SIMPLE { ( 5, 6 ) / ( 5, 6 ) }
      DATA {
      (0,0): 4.76465e-307, 4.76541e-307, -7.84591e+298, -2.53017e-098, 0,
      (0,5): 3.8981e-308,
      (1,0): 4.76454e-307, 0, 2.122e-314, -7.84591e+298, 0, 1,
      (2,0): 2, 3, 4, 5, -2.53017e-098, -2.65698e+303,
      (3,0): 0, 3.89814e-308, 4.76492e-307, 0, 2.122e-314, -7.84591e+298,
      (4,0): 1, 2, 3, 4, 5, 6
      }
   }
}
}

この問題は、2D 配列がどのように作成されたかに起因します (この例は静的配列メソッドでうまく機能するため)。このメールスレッドからわかるように:

HDF5 ライブラリは、低次元の要素へのポインターではなく、要素の連続した配列を想定しています。

私は C++/HDF5 にかなり慣れていないので、要素の連続した配列である動的サイズの配列を実行時に作成する方法がわかりません。電子メール スレッドで説明されているより複雑な「hyperslab」メソッドは実行したくありません。これは非常に複雑に見えるためです。どんな助けでも大歓迎です。

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5 に答える 5

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まあ、私は HDF5 について何も知りませんが、C++ の連続したバッファーを持つ動的な 2D 配列は、 size の 1D 配列を使用してシミュレートできますNX * NY。例えば:

割り当て:

double *data = new double[NX*NY];

要素へのアクセス:

 data[j*NY + i]

(代わりにdata[j][i])

于 2011-09-14T06:32:43.750 に答える
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HDF5形式でN次元配列を記述する方法は次のとおりです

ブースト multi_arrayクラスを使用する方がはるかに優れています。これは、std::vector生の配列ではなく使用することと同等です。すべてのメモリ管理を行い、使い慣れた添え字を使用して生の配列と同じくらい効率的に要素にアクセスできます (例: data[12][13] = 46)

以下に短い例を示します。

#include <algorithm>
#include <boost/multi_array.hpp>
using boost::multi_array;
using boost::extents;

// dataset dimensions set at run time
int NX = 5,  NY = 6,  NZ = 7;


// allocate array using the "extents" helper. 
// This makes it easier to see how big the array is
multi_array<double, 3>  float_data(extents[NX][NY][NZ]);

// use resize to change size when necessary
// float_data.resize(extents[NX + 5][NY + 4][NZ + 3]);


// This is how you would fill the entire array with a value (e.g. 3.0)
std::fill_n(float_data.data(), float_data.num_elements(), 3.0)

// initialise the array to some variables
for (int ii = 0; ii != NX; ii++)
    for (int jj = 0; jj != NY; jj++)
        for (int kk = 0; kk != NZ; kk++)
            float_data[ii][jj][kk]  = ii + jj + kk

// write to HDF5 format
H5::H5File file("SDS.h5", H5F_ACC_TRUNC);
write_hdf5(file, "doubleArray", float_data );

multi_array最後の行は、任意の次元と任意の標準数値型 ( 、 など) の をints書き込むcharsことができる関数を呼び出しますfloats

のコードは次のとおりですwrite_hdf5()

まず、c++ 型を ( H5c++ API から) HDF5 型にマップする必要があります。

#include <cstdint>

//!_______________________________________________________________________________________
//!     
//!     map types to HDF5 types
//!         
//!     
//!     \author lg (04 March 2013)
//!_______________________________________________________________________________________ 

template<typename T> struct get_hdf5_data_type
{   static H5::PredType type()  
    {   
        //static_assert(false, "Unknown HDF5 data type"); 
        return H5::PredType::NATIVE_DOUBLE; 
    }
};
template<> struct get_hdf5_data_type<char>                  {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_CHAR       };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<unsigned char>       {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_UCHAR      };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<short>               {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_SHORT      };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<unsigned short>      {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_USHORT     };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<int>                 {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_INT        };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<unsigned int>        {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_UINT       };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<long>                {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_LONG       };  };
//template<> struct get_hdf5_data_type<unsigned long>       {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_ULONG      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<long long>             {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_LLONG      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<unsigned long long>    {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_ULLONG     };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<int8_t>                {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_INT8       };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<uint8_t>               {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_UINT8      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<int16_t>               {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_INT16      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<uint16_t>              {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_UINT16     };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<int32_t>               {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_INT32      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<uint32_t>              {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_UINT32     };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<int64_t>               {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_INT64      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<uint64_t>              {   H5::IntType type    {   H5::PredType::NATIVE_UINT64     };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<float>                 {   H5::FloatType type  {   H5::PredType::NATIVE_FLOAT      };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<double>                {   H5::FloatType type  {   H5::PredType::NATIVE_DOUBLE     };  };
template<> struct get_hdf5_data_type<long double>           {   H5::FloatType type  {   H5::PredType::NATIVE_LDOUBLE    };  };

次に、テンプレート転送マジックを少し使用して、データを出力する適切なタイプの関数を作成できます。これはテンプレート コードであるため、プログラム内の複数のソース ファイルから HDF5 配列を出力する場合は、ヘッダー ファイルに存在する必要があります。

//!_______________________________________________________________________________________
//!     
//!     write_hdf5 multi_array
//!         
//!     \author leo Goodstadt (04 March 2013)
//!     
//!_______________________________________________________________________________________
template<typename T, std::size_t DIMENSIONS, typename hdf5_data_type>
void do_write_hdf5(H5::H5File file, const std::string& data_set_name, const boost::multi_array<T, DIMENSIONS>& data, hdf5_data_type& datatype)
{
    // Little endian for x86
    //FloatType datatype(get_hdf5_data_type<T>::type());
    datatype.setOrder(H5T_ORDER_LE);

    vector<hsize_t> dimensions(data.shape(), data.shape() + DIMENSIONS);
    H5::DataSpace dataspace(DIMENSIONS, dimensions.data());

    H5::DataSet dataset = file.createDataSet(data_set_name, datatype, dataspace);

    dataset.write(data.data(), datatype);
}

template<typename T, std::size_t DIMENSIONS>
void write_hdf5(H5::H5File file, const std::string& data_set_name, const boost::multi_array<T, DIMENSIONS>& data )
{

    get_hdf5_data_type<T> hdf_data_type;
    do_write_hdf5(file, data_set_name, data, hdf_data_type.type);
}
于 2013-03-05T10:09:34.893 に答える
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科学的プログラミングでは、多次元配列を大きな 1D 配列として表現し、多次元インデックスから対応するオフセットを計算するのが一般的です。たとえば、Doc Brown の回答に見られます。

または、添字演算子 ( operator[]()) をオーバーロードして、1D 配列に基づく多次元インデックスを使用できるインターフェイスを提供することもできます。または、 Boost multi_arrayなど、これを行うライブラリを使用することをお勧めします。または、2D 配列が行列の場合、Eigenなどの優れた C++ 線形代数ライブラリを使用できます。

于 2011-09-14T12:32:40.517 に答える
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実際、「hyperslab」メソッドの実装はそれほど複雑ではありません。「書き込み」部分のみを変更する必要があります。

データセット.書き込み (データ, PredType::NATIVE_DOUBLE);

出力前にデータ空間でハイパースラブを選択します。

#include "H5Cpp.h"
using namespace H5;

const H5std_string FILE_NAME("SDS.h5");
const H5std_string DATASET_NAME("FloatArray");
const int NX = 5; // dataset dimensions
const int NY = 6;

int main ()
{
    // Create a 2D array using "new" method
    double **data = new double*[NX];
    for (int j = 0; j < NX; j++)         // 0 1 2 3 4 5
    {                                    // 1 2 3 4 5 6
        data[j] = new double[NY];        // 2 3 4 5 6 7
        for (int i = 0; i < NY; i++)     // 3 4 5 6 7 8
            data[j][i] = (float)(i + j); // 4 5 6 7 8 9
    }

    // Create HDF5 file and dataset
    H5File file(FILE_NAME, H5F_ACC_TRUNC);
    hsize_t dimsf[2] = {NX, NY};
    DataSpace dataspace(2, dimsf);
    DataSet dataset = file.createDataSet(DATASET_NAME, PredType::NATIVE_DOUBLE,
                                             dataspace);
    
    // The above codes are the same.    

    hsize_t start[2]={0, 0}, count[2]={1, NY};
    // Create memory space for one line
    DataSpace memspace(2, count);

    for(int k=0; k<NX; k++)
    {
        start[0] = k;

        // select the hyperslab for one line
        dataspace.selectHyperslab(H5S_SELECT_SET, count, start, NULL, NULL);

        // Attempt to write data to HDF5 file
        dataset.write(data[k], PredType::NATIVE_DOUBLE, memspace, dataspace);
        /*
        * memspace: dataspace specifying the size of the memory that needs to be written
        * dataspace: dataspace sepcifying the portion of the dataset that needs to be written
        */

        // Reset the selection for the dataspace.
        dataspace.selectNone();
    }

    // Clean up
    for(int j = 0; j < NX; j++)
        delete [] data[j];
    delete [] data;
    return 0;
}

結果のファイルは正しいです:

HDF5 "SDS.h5" {
GROUP "/" {
   DATASET "FloatArray" {
      DATATYPE  H5T_IEEE_F64LE
      DATASPACE  SIMPLE { ( 5, 6 ) / ( 5, 6 ) }
      DATA {
      (0,0): 0, 1, 2, 3, 4, 5,
      (1,0): 1, 2, 3, 4, 5, 6,
      (2,0): 2, 3, 4, 5, 6, 7,
      (3,0): 3, 4, 5, 6, 7, 8,
      (4,0): 4, 5, 6, 7, 8, 9
      }
   }
}
}
于 2021-08-08T02:37:50.817 に答える