h5py

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Im은 numpy에서 비교적 새로운 기능이지만 h5 파일을 읽고 쓰는 데이 파일을 사용하기 시작했습니다. 주어진 영역의 각 픽셀 값을 h5 파일로 읽는 일부 구역 통계를 계산 한 이미지 데이터가 있습니다. 그러나 나는 많은 픽셀 값 (아마도 수천만)을 가지고 있으며이 데이터를 서브 샘플링하여 데이터 크기를 줄일 수 있지만 데이터의 일반적인 분포는 유지할 수

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h5py는 파이썬 사전을 hdf5 그룹으로 자동 변환 할 수 있습니까?

저는 구조화 된 데이터 (다른 모양의 ndarrays로 채워진 목록 및 사전)를 저장하기 위해 scipy.io를 사용했습니다. v7.3 매트 파일은 언젠가 오래된 v7 매트 포맷을 대체 할 것이므로 HDF5로 전환하여 내 데이터를 저장하려고합니다. 특히 h5py를 파이썬 용으로 저장하는 것이 좋습니다. 그러나, 나는 내가 쉬운만큼 내 사전을 저장할 수 없습

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h5py를 사용하여 데이터 집합에 루프가있는 성능 문제

hdf5 파일에 포함 된 데이터 집합에 간단한 함수를 적용하고 싶습니다. 내가 특정 수 그것은 처음에 매우 빠른 이동이 import h5py data_sums = [] with h5py.File(input_file, "r") as f: for (name, data) in f["group"].iteritems(): print name

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파이썬 사전이 너무 꽉 차거나 다른가요?

h5py를 사용하여 사전으로 정렬하기 위해 약 1300 개의 h5 파일이 있습니다. 나는 약 250 파일에 내 코드를 실행하면 잘 작동하지만, 더 큰 금액은 나에게 오류 제공 : Traceback (most recent call last): File "solution_script.py", line 31, in <module> File "b

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Windows에 h5py를 설치하지 못했습니다 - 32 비트 또는 64 비트 문제 일 가능성이 있습니까?

방금 Python 설치를 멋진 Anaconda로 전환했으며 자주 사용하는 패키지를 설치하려고 노력 중입니다. 불행히도 h5py를 작동시키는 데 문제가 있습니다. h5py.org에서 제공되는 Python 2.7 설치 프로그램이 작동하지 않는 것 같습니다. 첫 번째 화면이 끝나면 Python 버전 2.7이 필요하지만 레지스트리에서 찾을 수 없다는 오류 메시

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python에서 matlab 스파 스 매트릭스 (matlab v 7.3)를로드

내 파이썬 프로그램에서 사용해야 할 큰 matlab 스파 스 매트릭스 (matlab 7.3)를 저장하는 데이터 파일이 있습니다. h5py를 사용하여이 희소 행렬을로드하고 희소 행렬과 관련된 3 개의 데이터 구조가 있음을 확인합니다. 스파 스 매트릭스의 이름이 M이고 3 개의 데이터 구조가 M [ 'data'], M [ 'ir'], M [ 'jc']라고 가정

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큰 비 구조적 목록을 파이썬에 저장

큰 비 구조적 목록 (예 : a=[0,numpy.asarray([1,2,3])])을 저장하는 데 유용한 Python 라이브러리를 알고 계십니까? h5py는 이러한 종류의 데이터를 지원하지 않으며 피클은 느린 것 같습니다. 다른 대안들? 내 목적을 위해 동일한 유형의 데이터 (int 유형의 numpy 배열)이지만 다른 모양을 처리한다고 가정 할 수 있습니다.

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기존 스택에 H5py를 사용하는 열 스택 및 행 스택

추가 데이터가있는 HDF5 파일에있는 열 스택 및 행 스택 데이터에 Python을 사용하려고합니다. 카메라에서 이미지를 녹화하고 개별 파일에 저장하고 있습니다. 그런 다음 모든 이미지가 함께 패치 된 단일 파일을 생성 할 수 있기를 원합니다. 따라서 새 파일에서 하나의 데이터 집합을 만들고 각 이미지 파일의 모든 배열을 단일 파일에 함께 쌓을 수 있기를 바

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h5py로 HDF5 파일을 읽을 때 파이썬 슬라이스 객체를 사용합니까?

h5py 모듈을 사용하여 HDF5 파일의 데이터에 액세스하기 위해 Python 슬라이스 객체를 사용하려고합니다. 이 예제를 함께 사용하여 numpy 배열과 함께 작동하지만, h5py으로 작동하지 않는다는 것을 보여줍니다. import h5py import numpy as np slice_obj = [slice(None,3,None), slice(2,5

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h5py, 산발적 쓰기 오류

큰 (500K x 500K) 매트릭스에 저장 될 플로트 번호가 있습니다. 가변 크기의 배열을 사용하여 청크에 저장합니다 (특정 조건에 따라). 배열을 생성하고 공유 대기열에 넣는 병렬 코드 (parallellised code)와 대기열에서 튀어 나온 하나의 전용 프로세스를 HDF5 행렬에 하나씩 씁니다. 예상대로 약 90 %의 시간 동안 작동합니다. 때때로