这在hdf5storage docs中有解释。

• 该模块中的主要函数是write()和read()，它们将单个Python变量写入HDF5文件（或读取并返回读取的数据）。
• 版本0.1.10添加了两个新功能：writes()和reads()。
• 它们可以同时读写多个Python变量，尽管它们仍然可以处理单个变量。
• 调用write()打开和关闭HDF5文件。因此，多次调用write()多个变量会导致性能损失。这在大型HDF5文件中最为明显。
• 此外，savemat()和loadmat()（用于处理MATLAB数据）现在使用writes()和reads()来提高性能。

这里提供了write()和writes()的完整文档。
对于名为'a'的Python变量，一个简单的write()调用如下所示：

hdf5storage.write(a, path='/a', filename='data.h5')

writes()调用使用字典，其中键是HDF5路径，值是要写入文件的数据。对于字典名称mdict，调用如下所示：

hdf5storage.writes(mdict, filename='data.h5')

以下是3个阵列的示例：

arr1 = np.arange(10)
arr2 = np.arange(10,20).reshape(5,2)
arr3 = np.arange(20,30).reshape(2,5)
hdf5storage.write(arr1, path='/arr1', filename='write_data.h5')
hdf5storage.write(arr2, path='/arr2', filename='write_data.h5')
hdf5storage.write(arr3, path='/arr3', filename='write_data.h5')

mdict = {'/arr1':arr1, '/arr2':arr2, '/arr3':arr3}
hdf5storage.writes(mdict, filename='writes_data.h5')

生成的文件应该相同。