"Cannot create cython.array from NULL pointer" 在 Python 中索引 HDF5 数据集时出错

Question

我正在使用 h5py 包从 HDF5 文件中提取数据并使用 Python 对其进行操作。文件h5Test.pph中有一个名为“Bodies”的数据集，所以我首先设置为：

import h5py
f = h5py.File('h5Test.pph', 'r')
bodies = f['Bodies']

从那里我可以访问 bodies 中的大多数索引（例如 0、4、1000），但由于某些原因 bodies[2] 和 bodies[3] 导致此错误

ValueError: Cannot create cython.array from NULL pointer

我已经使用 h5dump 命令行工具确认了这些条目的存在，数据看起来没有什么奇怪的。我对 HDF5 文件和堆栈溢出都是新手，所以请让我知道是否有任何有用的附加信息。

编辑以获取更多信息：

numpy.shape(bodies) returns

(10689,)

和numpy.dtype(bodies)returns

dtype({'names':['ID','Name','Orientation','Color','Position','Velocity','Angular velocity','Change in w in body frame','Force','Torque','Additional force','Temperature','Angular momentum','Principal moments of inertia','Mass','Volume','Scale','Shape','Group','Material','Mode','Lua control functions','Monitored','Stress'], 'formats':[[('ID', '<i8')],[('data', 'O')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4'), ('w', '<f4')],[('red', '<f4'), ('green', '<f4'), ('blue', '<f4'), ('alpha', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],'<f4',[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4')],'<f4','<f4','<f4',[('ID', '<i8')],[('ID', '<i8')],[('ID', '<i8')],'<u4','O','u1',{'names':['[0, 0]','[0, 1]','[0, 2]','[1, 0]','[1, 1]','[1, 2]','[2, 0]','[2, 1]','[2, 2]'], 'formats':['<f4','<f4','<f4','<f4','<f4','<f4','<f4','<f4','<f4'], 'offsets':[0,12,24,4,16,28,8,20,32], 'itemsize':36}], 'offsets':[0,8,16,32,48,60,72,84,96,108,120,132,136,148,160,164,168,172,180,188,196,200,216,217], 'itemsize':253})

又比如，bodies[0] returns

((1487,), (b'compactor_disk',), (0., 0., 0., 1.), (0.38671875, 0.38671875, 0.38671875, 0.5859375), (0., 0., 0.), (0., 0., 0.), (0., 0., 0.), (0., 0., 0.), (-0.72721094, 0.20889588, -41.384094), (0.01420393, 0.34127262, 0.05411187), (0., 0., 0.), 0., (0., 0., 0.), (2.5448524e-06, 2.5513377e-06, 4.367137e-06), 0.00292779, 3.9037224e-07, 10., (14954,), (1736,), (1738,), 16, array([(22769,)], dtype=[('ID', '<i8')]), 1, (1035920.44, -53857.83, 874206.7, 84758.26, 1571146.4, -36402.49, -16.688602, -17.05545, 553.0667))

使用命令 h5dump -d Bodies h5Test.pph 会产生相当长的输出，但导致错误的元素之一是：

   (2): {
         {
            1489
         },
         {
            "lid"
         },
         {
            0,
            0,
            0,
            1
         },
         {
            0.386719,
            0.386719,
            0.386719,
            0.585938
         },
         {
            0,
            0,
            0.3
         },
         {
            0,
            0,
            0
         },
         {
            0,
            0,
            0
         },
         {
            0,
            0,
            0
         },
         {
            0,
            0,
            0
         },
         {
            0,
            0,
            0
         },
         {
            0,
            0,
            0
         },
         0,
         {
            0,
            0,
            0
         },
         {
            2.59831e-06,
            2.60443e-06,
            4.41639e-06
         },
         0.00282375,
         3.765e-07,
         10,
         {
            15293
         },
         {
            1736
         },
         {
            1738
         },
         16,
         (),
         0,
         {
            0,
            0,
            0,
            0,
            0,
            0,
            0,
            0,
            0
         }
      },

Answer 1

让我们从 HDF5 和 h5py 的一些基础知识开始。当您输入 bodies = f['Bodies'] 时，return (bodies) 是一个 h5py 数据集对象，其行为类似于 NumPy 数组。您可以从 shape 和 dtype 调用中获取数据集的详细信息。

这个数据集类似于一个包含 10689 行异构数据的 recarray。每个字段（列）的 dtype 由 2 个键的字典定义：'names' 和 'formats'——它们作为配对列表工作。例如，字段 1 是一个名为 'ID' 的整数数组；字段 2 是一个名为 'Name' 的 Python 对象；字段 3 一个名为 'Orientation' 的 4 个浮点数数组，数组成员分别为：'x', 'y', 'z', 'w'。这继续向下 names/format 对。有些字段要复杂得多：最后一个，'Stress' 引用另一个字典，'Lua control functions' 是另一个 Python 对象。（HDF5 支持不映射到标准 NumPy 数据类型的数据结构——在这些情况下，h5py 在重新排列中使用它们——示例包括 nd.arrays、列表、字典等）

因此，当您输入 bodies[i] 时，您正在读取数据集中的第 i 行数据。这是 bodies[0] 的输出映射到数据集的方式：

bodies[0]['ID'] = 1487 
bodies[0]['Name'] = b'compactor_disk'
bodies[0]['Orientation'] = (0., 0., 0., 1.)

并且，根据 h5dump 的输出，bodies[2] 的输出应该 映射到数据集：

bodies[2]['ID'] = 1489
bodies[2]['Name'] = b'lid'
bodies[2]['Orientation'] = (0, 0, 0, 1) 
Note they look like ints and not floats - not sure if that is a problem.

正如@hpaulj 所指出的，'Lua control functions' 两行的输出看起来不同。 bodies[2] 的数组长度为零，这可能就是问题所在。

您可以单独（按名称）访问每个 field/column 中的数据。创建一个循环，看看是否可以找出导致问题的字段。下面的代码是您可以这样做的方式：

with h5py.File('h5Test.pph', 'r') as h5f:
    bodies = h5f['Bodies']
    for field in bodies.dtype.names:
        print('reading field:',field)
        temp = bodies[field]

"Cannot create cython.array from NULL pointer" 在 Python 中索引 HDF5 数据集时出错

"Cannot create cython.array from NULL pointer" error when indexing an HDF5 dataset in Python

python

hdf5

h5py