h5py

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MIDI 노래를 음표 - 코드 튜플 시퀀스로 변환하는 파서를 만듭니다. 각 노래에 대해 튜플 목록을 반환합니다. 첫 번째 항목은 메모이며 두 번째 항목은 메모 집합입니다. 결과 데이터는 모양이 [(note, {chords})]입니다. [(20, {21, 23}), (30, {22, 24, 26, 28})]. 화음은 임의로 길 수 있습니다. 많은 노래에서 데

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데이터가 너무 커서 전체를 읽을 수 없을 때 HDF5 형식 파일의 데이터를 부분적으로 읽는 방법

과학적 연구 목적으로 HDF5 형식 데이터를 분석하고 있습니다. 파이썬의 h5py 라이브러리를 사용하고 있습니다. 이제 내가 읽고 자하는 HDF 파일이 너무 큽니다. 파일 크기는 약 20GB이고 데이터의 주요 부분은 400,000 * 10000 플로트 매트릭스입니다. 데이터를 한 번 읽으려고했지만 Spyder가 메모리가 부족하여 강제로 종료되었습니다. 그런

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팬더 데이터 프레임을 HDF5 데이터 세트에 쓰는 방법

나는 각 그룹 내에 여러 그룹과 데이터 세트가있는 중첩 된 hdf5 파일로 팬더 데이터 프레임의 데이터를 쓰려고합니다. 앞으로도 계속 성장할 단일 파일로 유지하고 싶습니다. 나는 중첩 된 구조가 생성 import h5py import numpy as np import pandas as pd file = h5py.File('database.h5','w

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Keras를 레이블이있는 HDF5Matrix와 함께 사용

이것이 스택 오버플로의 첫 번째 질문이라고 생각합니다. 모든 지침을 따르지 않으면 사전에 사과드립니다. 최근 Kerr을 심화 학습에 사용하기 시작했으며 h5py를 사용하여 HD5 파일을 사용하여 대규모 데이터 세트를 관리하기 때문에 매우 큰 HDF5 파일에서 케라를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 모색했습니다. 가장 일반적인 방법은 keras.utils.i

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는 그룹 h5py하는 덧붙이

I는 다음의 구조를 가지는 파일을 가지고 시간 1 인덱스 1 값 X 값 y 시간 1 인덱스 2 값 x 값 y 시간이 인덱스 1 ... 내가 별도의 그룹으로 각 인덱스의 값을 h5py를 사용하여 HDF5 형식으로 파일을 변환하고, 분류하고 싶습니다. 내 접근 방식은 f = h5py.File(filename1,'a') trajfile = open(filena

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"Python.h '파일을 찾을 수 없기 때문에 사용자 정의 Hombrew 공식에 H5py를 설치하지 못합니다.

brew install --debug tclose/pype9/pype9과 함께 설치할 수있는 Python 응용 프로그램에 Homebrew 수식을 쓰려고합니다. 그러나 리소스에서 h5py을 (를) 설치하려고 시도 할 때 clang 오류가 발생합니다. 다음과 같이 Hombrew 오류 메시지는 다음과 같습니다 ==> /usr/local/Cellar/pype9/0

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hdf5 파일에서 memmapped 한 큰 숫자 배열의 평균을 계산하십시오.

RAM (~ 100G)에 비해 너무 큰 numpy 배열의 평균을 계산할 때 문제가 있습니다. 나는 np.memmap를 사용을 검토 한 결과,하지만 불행히도 내 배열은 HDF5 파일에 데이터 세트로 저장됩니다. 그리고 내가 시도한 것을 기반으로, np.memmap은 hdf5 데이터 세트를 입력으로 받아들이지 않습니다. TypeError: coercing to

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R에 오류 : 모델을 저장하고로드하는 데 h5py Python 패키지가 필요합니다.

R 3.4.2를 사용 중입니다. 나는 코드의 decryptrpackage library(decryptr) # Download captchas captcha <- download_tjmg(dest = 'img') keras_tjmg <- decryptrModels::read_model('tjmg') 마지막 줄에서 예를 다음 있어요 내가 터미널에서

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hdf5 테이블에 null 값을 저장하는 방법은 무엇입니까?

hdf5 파일에 null 값을 저장하려고합니다. h5file = tables.open_file("demo.h5", mode="w", title="demo") group = h5file.create_group('/', 'depth','Dept Data information') table = h5file.create_table(group, 'readout'

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hdf5 파일의 Shuffle Dask 배열 청크

매우 큰 배열을 hdf5 파일에 저장했습니다. 그것을로드하고 Dask 배열로 관리하려고합니다. 내가 지금 도전하고있는 것은이 배열 시간을 과정에서 뒤섞어 야 할 필요가 있다는 것입니다. 이것은 메모리 자체보다 더 큰 배열을 섞는 것이 하나의 도전 과제입니다. 그래서 내가 성공하지 않고하려는 것은 dask 어레이 청크를 섞는 것입니다. #Prepare dat