hdf5

3열

1답변

나는 pytables에 초보자이며 압축 된 팬더 DataFrame 저장과 관련하여 질문이 있습니다. 나의 현재 코드는 다음과 같습니다 내가 만든 HDF5의 크기를 확인 import pandas # HDF5 file name H5name="C:\\MyDir\\MyHDF.h5" # create HDF5 file store=pandas.io.pytabl

1열

2답변

Android NDK : 소스 코드로 HDF5 라이브러리 컴파일

이제 제 3 자 라이브러리 (HDF5)가 소스 코드로 있습니다. 그러나이 라이브러리는 C++로 작성되었습니다. 안드로이드 NDK를 사용하여 컴파일 할 수 있습니까? 방법? 구성을 위해 자신의 메이크 파일을 작성해야하며, android.mk를 사용하여 구성해야합니까? 그리고이 라이브러리에 몇 가지 종속성이 있습니다. 각 라이브러리를 컴파일해야합니까?

0열

1답변

HDF5 파일 조작의 런타임 오류

구조 배열을 바이트 배열로 변환 한 다음 여러 번 hdf5 데이터 세트에 저장하는 프로그램을 시도하고있었습니다. (Dataset은 100이라는 차원을 가지고 있으므로 Ill는 쓰기 작업을 100 번 수행합니다). 구조를 바이트 배열로 변환하는 데 문제가 없다면 데이터 세트에 데이터를 쓰는 데 필요한 하이퍼 슬랩을 선택하려고 할 때 문제가있는 것처럼 보입니다

2열

1답변

Pandas, 메모리에 다양한 숫자 열을 가진 큰 파일 추가

hdf5 파일에 큰 PyTable을 유지하고 싶습니다. 이전 저장된 데이터의 열과 들어오는 newData에의 사람들은 부분적으로 만 겹치는 경우 store = pd.HDFStore(path_to_dataset, 'a') store.append("data", newdata) store.close() 그러나,이 반환되는 다음과 같은 오류

0열

1답변

FLANN 및 큰 HDF5 파일

큰 hdf5 파일 (크기 1kk x 1k)과 함께 flann을 사용하려고합니다. 그러나 모든 flann_example.cpp의 기능에 실패 라인 dataset = flann::Matrix<T>(new T[dims_out[0]*dims_out[1]], dims_out[0], dims_out[1]); 에 Matrix<float> dataset; load_

2열

1답변

PyTables 및 HDF5 : 트리 데이터에 대한 많은 오버 헤드

디스크에 저장하려는 트리 데이터 구조가 있습니다. 따라서 내부 트리 구조를 가진 HDF5가 완벽한 후보로 보였다. 그러나 지금까지 데이터 오버 헤드는 100 배나되었습니다. 테스트 트리에는 약 100 개 노드가 포함되어 있습니다. 일반적으로 리프에는 2 ~ 3 개 이하의 데이터 항목 (예 : 복식)이 포함됩니다. 내가 전체 나무를 가져 와서 피클하면 약 2

0열

1답변

HDF5에서 직접 값을 채우십시오.

임 hdf5 databse에 이중 값을 입력하려고합니다. 그것은 새로운 가치를 입력하기 전에 내가 연장 한 1 개의 데이터 세트로 구성됩니다 (당분간). 그 이유는 모델을 시뮬레이션하고 100,000 개를 초과하는 항목을 기록하기 때문입니다. 그것은 잘 작동하고, 확장 부분도 있지만, 나는 글쓰기의 일부를 이해하지 못한다. 항목을 작성하기위한 내 코드 :

3열

1답변

scala/breeze를 사용하여 hdf5 행렬을 읽으려면 어떻게해야합니까?

저는 Scala에서 Breeze 라이브러리를 사용하고 있습니다. HDF5 데이터 세트를 매트릭스 (아마도 Java HDF5 인터페이스 사용)로 읽는 간단한 방법이 있습니까?

2열

1답변

Matlab 또는 IDL 사용자가 Python datetime 객체를 처리 할 수 있습니까?

IDL 또는 Matlab 라이센스가 없으므로 불행히도이를 확인할 방법이 없습니다. 그래서 여기에서 묻습니다. 시나리오는 팬더가있는 HDF5 파일을 저장하고 있는데 그 중 하나가 Python datetime 객체입니다. IDL과 Matlab을위한 좋은 HDF5 읽기 라이브러리가 있으므로 (적어도 들었습니다.) IDL/Matlab 사용자는 HDF5 파일에서 찾

1열

1답변

팬더가 기본 hdf 형식을 수정하지 않음

데이터를 hdf 형식으로 저장하려고하고 기본 데이터 형식을 테이블로 설정하여 나중에 쿼리 할 수 있습니다. import pandas as pd from numpy import random as R pd.set_option('io.hdf.default_format','table') s = pd.Series(R.randn(5), index=['a',