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将 hdf5 库(java 和 c++)添加到公共 Maven 存储库?
是否有一个公共 Maven 存储库 我或其他人可以在其中放置 HDF java 和 HDF C 库 我没有 Maven 存储库 并且我不想自己为这些 3rd 方库设置一个存储库 肯定有更多人使用 HDF 库并希望将它们用作 Maven 项目
Maven
netbeans
HDF5
如何使用 h5py 保存不同形状的 numpy.arrays 列表?
我正在使用 h5py 将大型图像数据集 flickr25k 数据集 保存到 hdf5 中 但是图像大小不同 因此我无法创建具有形状的数据集 nb images height width 现在我正在使用多个数据集来处理这个问题 因此creat
python
NumPy
HDF5
h5py
如何在R中处理hdf5文件?
我有一个文件在hdf5格式 我知道它应该是一个矩阵 但我想在其中读取该矩阵R这样我就可以研究它 我看到有一个h5r包应该有助于解决这个问题 但我没有看到任何简单易读 理解的教程 网上有这样的教程吗 具体来说 你如何阅读hdf5这个包的对象
r
HDF5
HDF5 - 并发、压缩和 I/O 性能 [关闭]
Closed 这个问题是无关 help closed questions 目前不接受答案 我对 HDF5 性能和并发性有以下疑问 HDF5 支持并发写访问吗 撇开并发因素不谈 HDF5 的性能如何 输入 输出性能 does 压缩率影响性能
python
SQLite
pandas
HDF5
将 scipy 稀疏矩阵存储为 HDF5
我想以 HDF5 格式压缩和存储一个巨大的 Scipy 矩阵 我该怎么做呢 我尝试过以下代码 a csr matrix dat row col shape 947969 36039 f h5py File foo h5 w dset f c
python
scipy
sparsematrix
HDF5
h5py
在 hdf5 中使用 std:: string 会产生不可读的输出
我目前在 Windows 7 64 位上使用 hdf5 1 8 15 我的软件的源代码使用utf8编码保存在文件中 一旦我调用任何支持 std string 的 hdf5 函数 输出就会变得神秘 但如果我使用const char 代替std
c
UTF8
characterencoding
HDF5
HDF
缺少 hdf5 的依赖项:图腾
安装以下命令时出现如下错误 parag parag torch hdf5 sudo luarocks make hdf5 0 0 rockspec LIBHDF5 LIBDIR usr lib x86 64 linux gnu Missin
HDF5
totem
缺少可选的依赖项“表”。在熊猫 to_hdf 中
以下代码给我错误 import pandas as pd df pd DataFrame a 1 2 3 df to hdf temp h5 key df mode w 这给了我错误 缺少可选的依赖项 表 使用 pip 或 conda 安装
python
pandas
pip
HDF5
pytables
如何在python中读取Mat v7.3文件?
我正在尝试阅读以下网站中给出的mat文件 ufldl stanford edu housenumbers 在文件train tar gz中 有一个名为digitStruct mat的mat文件 当我使用 scipy io 读取 mat 文件
python
MATLAB
HDF5
Mat
h5py
将 hdf5 转换为文件夹中组织的原始格式
我使用脚本使图像与图集匹配 该脚本输入是 raw图像组织在文件夹中 例如 imageFolder folder1 image1 raw image2 raw folder2 image1 raw image2 raw 我有一个图像hdf5我
python
HDF5
HDF5 存储开销
我正在将大量小数据集写入 HDF5 文件 生成的文件大小约为我所输入数据的简单制表所期望的文件大小的 10 倍 我的数据按层次结构组织如下 group 0 gt subgroup 0 gt dataset dimensions 100 x
scientificcomputing
HDF5
如何在 R 中加载以 HDF5 文件形式保存在 pandas 中的数据帧?
我将 pandas 中的数据帧保存在 HDF5 文件中 import numpy as np import pandas as pd np random seed 1 frame pd DataFrame np random randn 4
python
r
pandas
DataFrame
HDF5
存储和查询气象数据大数据集的更好方法是什么
我正在寻找一种便捷的方式来存储和查询大量气象数据 几TB 有关问题中间数据类型的更多信息 之前我一直在寻找 MongoDB 的方向 我自己之前的很多项目都使用过它 而且处理起来很舒服 但最近我发现了HDF5 http en wikipedi
MongoDB
Hadoop
HDF5
pytables
Python(pandas):使用多索引将数据帧存储在hdf5中
我需要使用具有多索引的大尺寸数据框 因此我尝试创建一个数据框来学习如何将其存储在 hdf5 文件中 数据框是这样的 前2列有多重索引 Symbol Date 0 C 2014 07 21 4792 B 2014 07 21 4492 A 2
python
sql
pandas
HDF5
multiindex
在 Python 中将分层 pandas DatetimeIndex 保存到 hdf5 时丢失时区感知
我使用的是 pandas 0 14 1 假设我需要使用时区按分层索引中的两个时间戳对数据进行索引 将生成的 DataFrame 保存到 hdf5 时 我似乎失去了时区意识 import pandas as pd dti1 pd Dateti
python
pandas
timestamp
HDF5
timestampwithtimezone
尝试在 h5py 中打开 pandas 创建的 hdf 时缺少列
这就是我的数据框的样子 第一列是一个整数 第二列是 512 个整数的单个列表 IndexID Ids 1899317 0 47715 1757 9 38994 230 12 241 12228 22861131 0 48156 154 63
pandas
HDFS
HDF5
h5py
pytables
为了实现快速读/写性能(在 Python/pandas 中),推荐的 HDF5 压缩是多少?
我曾多次读到 在 HDF5 中打开压缩可以带来更好的读 写性能 我想知道什么理想的设置可以在以下位置实现良好的读 写性能 data df to hdf format fixed complib complevel chunksize 我已经
pandas
Compression
HDF5
HPC
h5py
C 扩展中 IO 有界线程的 GIL (HDF5)
我有一个采样应用程序 它获取250 000每秒采样 将它们缓冲在内存中并最终附加到HDFStore由 提供pandas 总的来说 这很棒 但是 我有一个线程运行并不断清空数据采集设备 DAQ 并且它需要定期运行 大约一秒的偏差往往会破坏东西
python
python3x
pandas
HDF5
pytables
hdf5 和 ndarray 附加/大型数据集的省时方法
背景 我有一个 k n 维时间序列 每个序列表示为 m x n 1 数组 其中包含浮点值 n 列加上代表日期的一列 Example k 大约 400 万 个时间序列 看起来像 20100101 0 12 0 34 0 45 20100105
python
performance
NumPy
HDF5
C/C++ HDF5 读取字符串属性
我的一位同事使用labview在HDF5文件中写入一个ASCII字符串作为属性 我可以看到该属性存在并读取它 但无法打印它 该属性如 HDF Viewer 中所示 日期 2015 07 09 所以 日期 就是它的名字 我正在尝试使用此代码读
c
HDF5
HDF
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