将HDF5数据集写入字典numpy数组时数据覆盖问题求解

核心问题 #

你代码里的np.full((10,10), {})是关键问题所在。因为字典是可变对象，numpy用full填充数组时，不会为每个元素生成新的空字典，而是把同一个字典的引用复制到数组的所有位置。这就意味着数组里的100个元素其实指向内存中同一个字典——你修改任意一个位置的字典内容，其他所有位置的"字典"都会同步变化，最终所有单元格都只显示最后一次修改的结果。

修复方案 #

把创建数组的代码换成列表推导式，为每个位置生成独立的空字典，再转成numpy数组：

# 替换原来的matrix_dict = np.full((10,10), {})
matrix_dict = np.array([[{} for _ in range(10)] for _ in range(10)])

额外建议 #

别用eval(group)解析组名，这存在安全风险（如果组名被恶意构造会执行危险代码）。改用字符串分割更安全：

# 替换eval(group)[0], eval(group)[1]
row, col = map(int, group.split(', '))
matrix_dict[row, col][key] = value[:]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nodrael