如何使用Python和HDF5存储复杂数据结构：包括嵌套字典、列表及NumPy数组
在数据分析、机器学习或任何需要高效数据管理的项目中，能够灵活地保存和恢复复杂数据结构是至关重要的。HDF5是一种流行的数据模型、库和文件格式，专为此目的设计，尤其擅长处理大量多维数据集。本文将介绍如何利用Python、HDF5以及JSON来存储和读取包含嵌套字典、基本类型、列表、元组及NumPy数组的复杂数据结构。
准备工作
首先，确保你的环境中安装了h5py库，这是Python与HDF5文件交互的主要工具。可以通过pip安装：
pip install h5py
存储复杂数据到HDF5
下面的save_dict_to_hdf5函数展示了如何将一个包含多种数据类型的字典保存到HDF5文件中。特别是，它处理了嵌套字典的特殊情况，通过将其转换为JSON字符串来存储。
import h5py
import json
import numpy as np
def save_dict_to_hdf5