一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。
HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如数据压缩，误差检测，分块传输。
深度学习中也常用HDF5存储模型文件或数据集
import h5py #导入工具包
import numpy as np
#HDF5的写入：
imgData = np.zeros((30,3,128,256))
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件，文件指针是f
f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面
f['labels'] = range(100) #将数据写入文件的主键labels下面
f.close() #关闭文件
#HDF5的读取：
f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r') #打开h5文件
f.keys() #可以查看所有的主键
a = f['data'][:] #取出主键为data的所有的键值
f.close()