HDF5 简介
HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发，目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展。当前流行的版本是 HDF5。HDF5 拥有一系列的优异特性，使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作，如它支持非常多的数据类型，灵活，通用，跨平台，可扩展，高效的 I/O 性能，支持几乎无限量（高达 EB）的单文件存储等，详见其官方介绍：https://support.hdfgroup.org/HDF5/ 。
Python 中有一系列的工具可以操作和使用 HDF5 数据，其中最常用的是 h5py 和 PyTables。我们只介绍 h5py。
h5py
一个 HDF5 文件是存储两类对象的容器，这两类对象分别为：
dataset：类似数组的数据集合；
gropp；类似目录的容器，其中可以包含一个或多个 dataset 及其它的 group。
一个 HDF5 文件从一个命名为 “/” 的 group 开始，所有的 dataset 和其它 group 都包含在此 group 下，当操作 HDF5 文件时，如果没有显式指定 group 的 dataset 都是默认指 “/” 下的 dataset，另外类似相对文件路径的 group 名字都是相对于 “/” 的。
HDF5 文件的 dataset 和 group 都可以拥有描述性的元数据，称作 attribute。
用 h5py 操作 HDF5 文件，我们可以像使用目录一样使用 group，像使用 numpy 数组一样使用 dataset，像使用字典一样使用属性，非常方便和易用。
