h5py

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언제 h5py가 데이터를 저장하는 데 유용합니까? 단지, 나는 그것이 일반 데이터 파일이 많은 공간 절약 발견 된 두 개의 데이터 열을 말할 저장하려고 할 때

나는 파이썬 import h5py def store(eigenvalues,eigenvectors,name='01_'): datafile = h5py.File(name+'data.h5', 'w') datafile['eigenvalues'] = eigenvalues datafile['eigenvectors'] = (eige

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h5py가 메모리의 바이트 배열에서 파일을로드 할 수 있습니까?

파이썬 코드가 hdf5 파일의 바이트를 나타내는 바이트 배열을 받고 있습니다. 먼저 디스크에 바이트 배열을 쓰지 않고이 메모리를 h5py 파일 객체로 읽으 려합니다. This page은 메모리 매핑 된 파일을 열 수 있다고 말합니다.하지만 새 파일이 비어 있습니다. 바이트 배열에서 메모리 hdf5 파일로 이동하여 사용하고 폐기하고 디스크에 쓰지 않도록합니다

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matplotlib의 애니메이션을 사용하는 컬러 맵 문제

나는 을 사용하여 arr이라는 3D 배열의 데이터에 애니메이션을 적용합니다. h5py 라이브러리를 사용하여 h5 파일의 데이터를 읽었습니다. 모든 것이 정상입니다. 그러나 애니메이션을 사용하면 색상 범위가 데이터 범위의 첫 번째 프레임에 달라 붙어서 일부 단계를 거치면 플롯팅 중에 비정규화된 색상이 표시됩니다. 여기 내 코드입니다 : 당신이 인수와 p.au

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python h3py 패키지를 사용하여 hdf 파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다

MODIS 웹 사이트에서 다운로드 한 hdf 파일의 데이터를 추출하고 싶습니다. 샘플 파일이 링크에 제공됩니다. >>> import h5py >>> f = h5py.File('MYD08_M3.A2002182.051.2008334061251.psgscs_000500751197.hdf', 'r') 오류 나는 점점 오전 : 나는 다음 코드 줄을 사용하여 H

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h5py 또는 유사한 계층 데이터베이스에서 빠른 검색

온라인 카탈로그를위한 데이터베이스가 필요합니다. 제품 당 하나의 데이터 세트가 가능한 경우. 그리고 간단한 데이터베이스; 그게 내가 h5py 사랑하는거야. 그룹의 visititems 방법은 대용량 파일에는 빠르지 않습니다. import h5py #in memory database. Not relevant for this question, same sp

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h5py를 사용하여 기존 파일 압축

현재 저는 HDF5 데이터 세트 압축과 관련된 프로젝트를 진행하고 있으며 최근에 h5py를 사용하기 시작했습니다. 기본 튜토리얼을 따라 파일을 생성하면서 파일을 열고 생성하고 압축 할 수있었습니다. 그러나 필자는 기존 파일을 압축 할 때 실패했습니다 (이는 내 작업의 목표 임). 'r +'을 사용하여 파일을 열어 준 다음 청크 된 데이터 집합을 압축하려고했

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Python으로 H5 파일에 저장된 매우 큰 데이터 세트에서 pcolormesh 이미지 생성

h5py를 사용하여 개별 H5 파일에 저장할 많은 양의 데이터를 수집 중입니다. 이 이미지를 하나의 이미지로 저장하기 위해 하나의 pcolormesh 플롯으로 패치하고 싶습니다. 빠른 예제에서는 2000x2000 임의 데이터 점의 배열을 생성하고 h5py를 사용하여 H5 파일에 저장합니다. 그런 다음이 파일의 데이터를 가져 와서 matplotlib에 pco

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행별로 이미지를 저장하는 방법은 무엇입니까?

나는 고해상도의 이미지를 받아 큰 매트릭스로 저장하는 카메라를 가지고있다. 데이터에서 이미지를 만들려고합니다. (그리고 파이썬 -32 비트로 이루어져야합니다.) 데이터는 HDF5에 저장되며 h5py를 사용하여 액세스하지만 메모리 오류없이 데이터를 플로팅 할 수 없습니다. 모든 데이터가 컴퓨터의 메모리에 저장되어야한다는 것을 알고 있습니다. (나는 보통의 m

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h5py 데이터 세트 업데이트

아무도 h5py에서 hdf5 데이터 세트를 업데이트 할 생각이 있습니까? 우리가 같은 데이터 집합 생성 가정 : import h5py import numpy f = h5py.File('myfile.hdf5') dset = f.create_dataset('mydataset', data=numpy.ones((2,2),"=i4")) new_dset_val

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더 증가 파이썬 HDF5 구문 분석 기능

멀티 스레딩 내가하는 기능이 없다) 함수 3) 하나의 문자열 함수 프로파일 링시 로 문자를 결합, 내가 계산의 대부분이 단계 # 2에 소요되는 것을 발견, 문자에 대한 ASCII 정수의 전환. 나는 다소 사용하여이 전화를 최적화 한 : ''.join([chr(x) for x in file[dataSetName].value]) 내 분석 기능이 결합 된 C