如何从hdf5文件中选择符合条件的数据

问题描述

我有一个hdf5文件，其中包含用于训练和测试使用Keras train_test_split创建的神经网络并写入hdf5文件的数据（如下所示的结构）

我想在符合某些特定条件的部分数据上测试网络。我有一个与此条件匹配的数据索引值的列表，我想用这些值选择ix_test中的所有整数，并获取对应的X_test变量的数组，但不确定如何这样做。 / p>

f = h5py.File(filename,"r")

我首先要将列表中的所有索引值与ix_test中的相应条目进行匹配，我知道这是一种很慢的方法，我可以遍历两者并执行类似的操作，

matching_vals = []
ix_test_set = f['ix_test'][:]

for i in idx_List:
    for j in ix_test_set:
        if j == i:
            matching_vals.append(j)
        else:
             pass

但是我想必须有一种更聪明的numpy方法来检查ix_test中的所有值并返回与idx_list中的条目匹配的值。一旦知道了什么，那么用这些索引值选择X_test值的最快方法就是什么。

解决方法

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