以HDF5格式存储时间序列

Question

我想将时间序列（传感器数据）的结果存储到HDF5文件中。我似乎无法将值分配给我的数据集。很显然，我做错了什么，我只是不知道是什么......

代码：

from datetime import datetime, timezone 
import h5py 

TIME_SERIES_FLOAT = np.dtype([("time", h5py.special_dtype(vlen=str)), 
           ("value", np.float)]) 

h5 = h5py.File('balh.h5', "w") 
dset = create_dataset('data', (1, 2), chunks=True, maxshape=(None, 2), dtype=TIME_SERIES_FLOAT) 
dset[0]['time'] = datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat() 
dset[0]['value'] = 0.0 

然后，更新代码调整大小的数据集，并增加了更多的价值。显然，这样做，每个值是无效的：

size = list(dset.shape) 
size[0] += 1 
dset.resize(tuple(size)) 
dset[size[0]-1]['time'] = datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat() 
dset[size[0]-1]['value'] = value 

一个更好的方法是将一些数据整理成np.array，然后补充说，每隔一段时间...

这是明智的......

Answer 1

我？需要更多的咖啡...

定义的类型是含有一个字符串（又名的时间）的元组和浮子（又名的值），以便增加一个，我需要：

dset[-1] = (datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat(), value) 

这其实很简单！

添加许多条目做是这样的：

l = [('stamp', x) for x in range(10)] 
size = list(dset.shape) 
tmp = size[0] 
size[0] += len(l) 
dset.resize(tuple(size)) 
for x in range(len(l)):             
    dset[tmp+x] = l[x] 

尽管如此，这种感觉有点笨重，次优...