h5py

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I는 I가 NumPy와 배열로 가능한 판독 HDF5 데이터 세트 가지고 my_file = h5py.File(h5filename, 'r') file_image = my_file['/image'] 및 in라는 인덱스리스트. I는 두 개의 별도의 np.array로 image 데이터 세트를 분할 할 다음 in 인덱스에 대응하는 이미지를 포함하는 한, 그와 다

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Python을 사용하는 HDF 파일의 데이터가 누락되었습니다.

hdf 파일을 읽으려고하지만 그룹이 표시되지 않습니다. 테이블과 h5py를 사용하는 몇 가지 다른 방법을 시도했지만 파일에서 그룹을 표시하는 데는 아무런 효과가 없습니다. 내가 확인한 파일은 '계층 적 데이터 형식 (버전 5) 데이터'입니다 (업데이트 참조). 파일 정보는 참조 용으로 here입니다. 예 데이터 h5py 사용 import h5py impo

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h5py 패키지 가져 오기 중 문제가 발생했습니다.

저는 파이썬으로 코딩 중이며 import h5py을 시도하고 있습니다. 전에이 패키지를 설치했습니다. 나는이 작업을 수행 할 때,이 오류를 제공합니다 /usr/lib/python2.7/dist-packages/ 작동하지만, 내가 거기에 공간이 충분하지 않은 : Traceback (most recent call last): File "<stdin>"

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cython과 h5py로 빠르게 hdf5 파일 읽기

일부 데이터를 취하는 python3 함수의 속도를 높이려고합니다.이 함수는 인덱스의 배열이며 일정한 기준을 충족하면 저장합니다. "cython -a script.py"를 사용하여 속도를 높이려고했지만 병목 목은 h5py I/O 슬라이스 데이터 세트 인 것 같습니다. 나는 Cython에 비교적 익숙하지 않으므로, 속도를 높이거나 h5py I/O로 제한 할 수

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SSD 디스크의 h5py에 데이터 쓰기가 느리게 나타남 : 속도를 높이려면 어떻게해야합니까?

h5py 데이터 세트에 데이터를 쓰려고하지만, 12MB GCE 인스턴스를 사용하여 SSD 디스크에 쓰기는하지만 실행합니다 시야에 끝이없는 13 시간 동안. 는 내가 SSD 디스크에 저장된 파일에 h5py 데이터 세트에 추가하기 전에 (제 2의 비 SSD 디스크에 저장) 작은 파일의 큰 숫자를 unpickle하는 GCE 인스턴스에서 Jupyter 노트북을 실

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.hdf5 유형의 특정 유형의 객체를 만드는 방법은 무엇입니까?

제 질문은 .hdf5 파일에 대한 개체 형식 또는 문서를 만드는 방법입니다. 객체에는 id, user_id 및 부울 값 배열의 세 가지 속성이 있습니다. 약 10000000 (1 천만) 정도의 객체를 만들어야합니다. mongodb를 상상해보십시오. 그런 식으로 사용해야합니다. 일부 특정 user_id'ed 개체뿐만 아니라 모두에 대한 쿼리를 만들어야합니다.

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Python에서 .mat 파일로드

Simulink 모드를 실행하는 Matlab의 스크립트를 Python에서 실행하고 Power.mat로 변수를 저장하고 Python에서이 변수를 읽으려고합니다. Windows에서 Python 2.7을 사용하고 있습니다. 나는 파일을 읽을 수있는 도서관 hdf5storage을 사용하려고했습니다 import hdf5storage x=hdf5storage.loa

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h5py를 사용하여 새 축을 따라 기존 h5py 파일에 데이터 추가

3D Numpy 배열을 생성하는 샘플 코드가 있습니다.이 데이터를 h5 파일을 사용하여 h5py 파일에 저장합니다. 그러면 네 번째 차원에서 두 번째 데이터 집합을 "추가"할 수 있습니까? 또는 기존 .h5 파일의 4 차원 (또는 새 축)을 따라 다른 3D 데이터 세트를 작성하려면 어떻게해야합니까? 내가 찾을 수있는 문서를 읽었으며 아무도 예제를 다루지 않

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나중에 사용하기 위해 handpy 그룹에 pandas DataFrame 저장

모든 인덱스 및 헤더 정보가 포함 된 subgroup 또는 데이터 세트 여부에 상관없이 팬더 DataFrame 객체를 기존 h5py 파일에 추가하려고합니다. 그게 가능하니? 다른 스크립트에서 import pandas as pd import h5py f = h5py.File('f.h5', 'r+') df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,

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h5py 데이터 세트의 항목은 삭제하지만 파일 크기는 두 번

h5py 데이터 세트의 이전 항목 중 하나를 조작 한 다음 이전 항목을 삭제하고 새 항목을 추가하려고합니다. 이전 데이터 세트 항목을 삭제하려면 __delitem__() 함수를 사용합니다. f5py 파일의 keys에서 해당 항목이 성공적으로 삭제 된 것 같습니다. 그러나 파일 크기는 두 배가됩니다. h5py 데이터 세트의 항목을 삭제하는 데 조언을 줄 수