Question

区域引用是HDF5最酷的特性之一。它允许你保存一个引用，这个引用指向数据集的某个部分。比如，你可能想要将HDF5文件中储存的某张照片的感兴趣区域（ROI）保存下来，这样，你就可以不必在之后的分析中处理整张照片。

8.2.1　创建和读取区域引用

你可以将区域引用看作是保存了切片访问数据集的参数。以前面创建的数据集为例，我们注意到它有一个属性叫regionref：

我们可以利用这个小小的代理对象保存我们的切片参数。你可以用标准的NumPy切片格式在这个对象上创建一个新的区域引用：

和对象引用一样，区域引用也是不透明的。其唯一可用的属性是shape：

它表示你切片选择的形状。也就是说，如果你将该切片参数应用于你的数据集上，HDF5返回的数组就是这个形状。

一旦你获得一个区域引用，你就可以直接以它为切片参数从数据集中获取数据：

8.2.2　复杂索引

记住，一旦你使用“复杂”索引（如布尔数组），那么shape将永远是1维的。这是为了模仿NumPy在进行此类切片选择时的行为。

假设我们有一个2维数组，它保存了一些随机数：

我们可以创建一个布尔数组表示所有大于0.5的元素：

然后创建一个该数组的区域引用：

一共有4个元素符合条件，所以选择的结果被“打包”成一个具有4个元素的1维数组。

选取元素时遵循某个规则。如果我们将该选择应用于数据集：

我们会看到位于[0,2]，[1,2]，[2,0]，[2,1]的元素被依次选取。这是遵循C语言的顺序：步进首先发生在最后一维的索引，然后依次向前。

提示

 不幸的是基于列表的选择也会返回1维数组，这一点跟NumPy不一样。（尝试一下！）这是HDF5标准库的一个限制。

8.2.3　用区域引用获得数据集

区域引用还有一个用途。如果你有一个区域引用，以上面的形状为(80,)的ref_out为例，你可以将它作为对象引用来获得整个数据集：

也就是说，如果你已经将某个数据集的区域引用保存在一个特征里，就不需要再另外保存该数据集的对象引用。

如果你只关注区域数据而不是数据集本身，你只需要这样做：