hdf5

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import h5py f = h5py.File('the_file.h5', 'r') one_data = f['key'] print(one_data.shape) print(one_data.dtype) print(one_data) 위의 코드를 사용하여 정보를 인쇄합니다. 인쇄 결과는 다음과 같습니다 (320, 320, 3) uint8 <HDF5

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HDF5 C++ : 복합 데이터 세트에 문자열 쓰기

HDF5 복합 데이터 세트에 C++ 데이터 구조를 저장하려고합니다. 이러한 데이터 구조에는 POD 유형과 std :: string이 포함됩니다. 각 구조 A에 대해 std :: string이 올바르게 처리되도록하려면 std::string을 const char* 포인터로 대체하여 std::string (반환 코드 : c_str 메서드)의 메모리를 가리키는 포

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어떻게 h5py로 gzip 압축 속도를 높일 수 있습니까?

hpf5를 사용하여 hdf5에 mp4 비디오의 프레임을 저장하려고합니다. 처음에는 단순히 데이터를 압축하지 않았습니다. 이로 인해 5000 MB의 비디오가 hdf5에 저장 될 때 약 500 GB가됩니다. gzip 압축을 사용하여 데이터 세트를 관리하기 쉽도록 실험하고 있지만 압축을 사용하면 비디오의 단일 프레임을 저장하는 데 약 1 분이 걸립니다. 여기서

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HDF5에 쓰고 큰 데이터 배열을 뒤섞기

Caltech101을 다운로드했습니다. 그것의 구조는 다음과 같습니다 #Caltech101 dir #class1 dir #images of class1 jpgs #class2 dir #images of class2 jpgs ... #class100 dir #images of class100 jpgs 내 문제는 내가 메모리에 두 NP 배열 x와 모양 (914

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h5 파일 비교

자주 hdf 개의 파일을 비교해야합니다. 내가 어떻게하는지 이진 diff (실제 숫자가 같더라도 파일이 다르다고 알려주는) 또는 내용을 txt 파일에 덤프하여 h5dump과 두 파일의 내용을 비교하는 방법입니다. 또한 꽤 성가신). h5 또는 HDFView 또는 Panoply과 같은 소프트웨어의 기능을 사용하는 것이 더 영리한 방법인지 궁금합니다.

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Keras로 HDF5 데이터 세트를 사용하는 동안 오류가 발생했습니다

케라와 함께 HDF5 데이터 세트를 사용하려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다. 유효성 검사 데이터 슬라이스를 만드는 동안 Sequential.fit()이 슬라이스의 키에 'stop'속성이 없다는 것을 알게됩니다. 이것이 내 HDF5 데이터 세트 또는 다른 것의 포맷 문제인지 여부를 알 수 없습니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. Tracebac

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R 날짜의 초 단위 시간 (초 단위)

나는 매일 작업 시작 이후의 시간을 초 단위로 나타냅니다 (00 : 00h UTC). 다른 데이터의 시계열을 그려보고 싶으므로 몇 초 만에 날짜로 변환해야합니다. 모든 데이터는 패키지와 함께 읽기 HDF5 파일에서 온다 >tiempo=h5read("rams2.h5","t_coords") > class(tiempo) [1] "array" > head(t

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Matlab을 사용하여 hdf5 컨테이너에 데이터 추가

MATLAB을 사용하여 HDF5 컨테이너를 만들었습니다. 콘텐츠는 크기가 [1024 1024 4] (= 너비, 높이, 채널) 인 여러 이미지입니다. 내가 만든이 같은 데이터 세트 작성 : 모든 좋은 % GENERATE DATA img = double(ones([1024 1024 4])); % example for image imgs_dset = d

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pandas.to_hdf를 사용하여 df에서 지정된 열을 빠르게 읽음

필자는 쓰기가 가능한 2Gb의 데이터 프레임을 가지고 많은 df를 읽습니다. 팬더에 df를 사용하고 싶습니다. 따라서 df.read_hdf과 df.to_hdf을 읽기 및 쓰기에 꽤 잘 작동하는 고정 형식으로 사용하고있었습니다. 그러나 df는 더 많은 열을 추가하면서 커지기 때문에 대신 테이블 형식을 사용하여 데이터를 읽을 때 필요한 열을 선택할 수 있습니다

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fortran netcdf close parallel deadlock

특정 유형의 파일에 대해 fortran mpi 프로그램을 순차 작성에서 병렬 작성으로 변경하고 있습니다. 그것은 netcdf 4.3.3.1/hdf5 1.8.9 병렬을 사용합니다. 인텔 컴파일러 버전 14.0.3.174를 사용합니다. 모든 읽기/쓰기가 완료되면 파일을 닫아야합니다. 이 시점에서 시뮬레이션은 더 이상 지속되지 않습니다. 그래서 모든 전화가 기다