hdf5

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Windows의 C++ 프로그램에서 디스크로 데이터를 스트리밍하는 유연한 방법은 무엇입니까? 나중에 분석을 위해 디스크에 임의의 데이터 (예 : 시간, 평균, 플래그 등)가 포함될 수있는 유연한 데이터 스트림을 만들려고합니다. 데이터가 비 균일하고 불규칙한 간격으로 제공 될 수 있습니다. 이상적으로이 스트림은 최소한의 오버 헤드를 가지며 MATLAB과 같이

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OS X에 h5py 설치

나는 h5py 파이썬이 작동하지만 성공하지 못하게하는 데 하루를 보냈다. HDF5 공유 라이브러리를 설치했고 웹에서 찾을 수있는 지침에 따라 올바르게 작성했습니다. 하지만 그것은 작동하지 않습니다, 아래는 파이썬 모듈을 가져 오려고 할 때 얻을 오류 메시지입니다. MacPorts를 통해 설치를 시도했지만 다시는 작동하지 않습니다. 내가 Python27 32

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Numpy 및 PyTables가있는 부동 소수점 예외

클러스터에서 읽으려고하는 PyTables에서 생성 된 다소 큰 HDF5 파일이 있습니다. 개별 덩어리로 읽는 동안 NumPy에 문제가 있습니다. 이제 예제와 함께 가자 : HDF5 파일이에 내 배열의 전체 모양, In [13]: data.shape Out[13]: (21933063, 800, 3) 이 배열의 각 항목은 np.float64이다. 크기가

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F #을 사용하는 4 차원 배열 이상 - 객체를 초기화 할 수 없습니다.

HDF5DotNet에서 재생합니다 (http://hdf5.net/ 참조). 말 new 'Type [] new 'Type [,] new 'Type [,,] new 'Type [,,] new 'Type [,,,] new 'Type [,,,,] new 'Type [,,,,,] ... 내가 비록 2 차원 배열에 대한 let data = Array2

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파이썬 HDF5 H5Py가 여러 파일을 열 때 발생합니다

여러 개의 HDF5 파일에서 데이터를 처리하기 위해 64 비트 버전의 Enthought Python을 사용하고 있습니다. 나는 64 비트 Windows에서 h5py 버전 1.3.1 (HDF5 1.8.4)을 사용하고 있습니다. 필자는 특정 데이터 계층에 편리한 인터페이스를 제공하는 객체를 가지고 있지만 h5py.File (fname, 'r')을 테스트하면 독

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HDF5 C++ API를 사용하여 데이터 세트에서 속성 설정

HDF5 1.8.7에서 HDF5 C++ API를 사용하고 H5 :: Attribute 인스턴스를 사용하여 H5 :: DataSet 인스턴스에서 몇 가지 스칼라 속성을 설정하려고합니다. 예제를 찾을 수 없습니다. 그것은 꽤 잘라 건조 C API를 사용하여이다 : 어떤 이상한 이유로 /* Value of the scalar attribute */ int po

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Python으로 hdf5 파일을 작성하는 가장 빠른 방법은 무엇입니까?

텍스트/숫자가 혼합 된 크기가 큰 (10s of GB) CSV 파일이있는 경우 동일한 내용으로 hdf5 파일을 만드는 가장 빠른 방법은 무엇입니까? 가능한 경우 h5py 모듈을 사용하고 싶습니다. 아래의 장난감 예제에서 나는 hdf5에 데이터를 쓰는 데 매우 느리고 믿을 수 없을만큼 빠른 방법을 발견했습니다. hdf5에 10,000 행 정도의 덩어리로 쓰는

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이미지 처리에서 근사 된 가장 가까운 이웃을 사용하여 "지도에 넣기"

나는 python을 사용하여 인공위성의 이미지 데이터 (이름은 MODIS 여야 함)가 들어있는 hdf 파일 (Hierarchical Data Format)을 읽었습니다. 파이썬 코드는 이미지의 경도, 위도 및 광도를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 사용하여 이미지를 만듭니다. 선생님이지도의 이미지를 올리는 것이 목표라는 것을 알려 주셨습니다.이 의미

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대용량의 데이터를 테이블 (HDF5) 데이터베이스에 추가하는 경우 database.numcols! = newdata.numcols?

기존 pytables 테이블에 큰 데이터 세트 (> 30Gb)를 추가하려고합니다. 테이블은 N 개의 열이고 데이터 세트는 N-1 개의 열입니다. 하나의 열은 다른 N-1 열을 알고 난 후에 계산됩니다. 데이터베이스에 추가하기 전에 데이터 세트의 청크를 메모리에 읽기 위해 numpy.fromfile()을 사용하고 있습니다. 이상적으로는 데이터베이스에 데이터를

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HDF5 C++ 인터페이스 : 동적 2D 배열 작성

HDF5 C++ API을 사용하여 2D 배열 데이터 세트 파일을 작성합니다. HDF 그룹은 정적으로 정의 된 배열 크기의 HDF5 파일 an example to create을 가지고 있습니다. 아래에서 필자의 필요에 맞게 수정했습니다. 그러나 동적 배열이 필요합니다. 여기에는 NX과 NY이 모두 런타임에 결정됩니다. 동적 배열을 만드는 데 도움이되는 ano