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与 HDF5 相比,为什么从 CSV 导入时 pandas 和 dask 的性能更好?
我正在使用的系统当前运行大型 gt 5GB csv 文件 为了提高性能 我正在测试 A 从磁盘创建数据帧的不同方法 pandas VSdask http pythondata com dask large csv python 以及 B 将
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HDF5
Dask
如何将我自己的类对象存储到hdf5中?
我创建了一个类来保存我的研究的实验结果 我是一名电子工程博士生 例如 class Trial def init self subID triID self filePath file path of the folder self subI
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NumPy
HDF5
h5py
如何向作为组存储在 HDF5 文件中的 pandas 数据帧添加属性?
我创建了一个多维 pandas 数据框 如下所示 import numpy as np import pandas as pd iterables bar baz foo qux one two mindex pd MultiIndex f
python
pandas
HDF5
h5py
使用属性从 H5 文件中过滤 HDF 数据集
我有一个包含多个组和数据集的 h5 文件 每个数据集都有关联的属性 我想根据与其关联的相应属性查找 过滤此 h5 文件中的数据集 Example dataset1 cloudy attribute dataset2 rainy attrib
python
HDF5
h5py
pytables
hdfql
在 python 中使用 h5py 读取或写入复合数据类型
我想在一些 C matlab 和 python 代码中使用 hdf5 文件 我的 h5 文件在 C 和 matlab 中运行良好 但无法用 h5py 读取 h5py 不太支持像 H5T STD B64LE 这样的数据类型吗 谢谢 In 2
HDF5
h5py
在 bash、R、python、cdo 或 NCL 中将 hdf5 转换为 netcdf4?
有没有一种快速简单的方法可以从 bash 命令行将 HDF5 文件转换为 netcdf 4 或者一个简单的脚本可以在 R cdo NCL 或 python 中自动处理此类转换 使用 netcdf c 库 您可以 nccopy in h5 o
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r
HDF5
cdoclimate
NCL
将多个 hdf5 文件合并到一个 pytable 中
我有一些hdf5文件 每个文件都具有相同的结构 我想创建一个pytable通过某种方式合并它们hdf5 files 我的意思是 如果 file1 中的数组的大小为 x 而 file2 中的数组的大小为 y 则结果数组pytable大小为 x
HDF5
pytables
如何为组创建属性并在 hdf5 文件系统中访问它们?
我想在 hdf5 文件中创建两个组 第一组 h5md团体简介和 颗粒 脂质组组2描述 前者仅包含一个直接属性 版本 1 0 和两个组创建者和作者及其属性 因此这里没有数据集 在 粒子 脂质组中 唯一缺少的部分是盒子组盒组说明 最少的信息是两
python
HDF5
h5py
通过MATLAB将矩阵数据写入HDF5文件中数据类型的每个成员
这是我第一次尝试使用低级命令通过 MATLAB 我的问题是 我很难尝试将数据写入数据集上数据类型中的每个特定成员 首先 我创建一个新的 HDF5 文件 并设置正确的组层 new h5 H5F create new hdf5 file h5
MATLAB
Dataset
HDF5
使用 h5py 沿新轴将数据添加到现有 h5py 文件
我有一些生成 3d Numpy 数组的示例代码 然后我使用 h5 文件将此数据保存到 h5py 文件中 然后我如何沿着第四维 附加 第二个数据集 或者 我如何沿着现有的第四维 或新轴 编写另一个 3D 数据集 h5文件 我已经阅读了我能找到
python27
NumPy
HDF5
h5py
h5py 将虚拟数据集读取到 NumPy 数组时出错
我正在尝试从使用 h5py 创建的虚拟 HDF 数据集加载数据 但在正确加载数据时遇到一些问题 这是我的问题的一个例子 import h5py import tools as ut virtual h5py File ut params p
python
HDF5
h5py
使用 pytables 或 pandas 删除表或节点后释放 hdf5 磁盘内存
我将 HDFStore 与 pandas pytables 一起使用 删除表或对象后 hdf5 文件大小不受影响 当添加额外的对象来存储时 这个空间似乎会被重用 但如果浪费大量空间 这可能会成为一个问题 我在 pandas 或 pytabl
python
pandas
HDF5
pytables
h5py 编写:如何高效地将数百万个 .npy 数组写入 .hdf5 文件?
我必须将大图像的子样本存储为 npy大小为 20 20 5 的数组 为了在训练分类模型时进行统一采样 我正在寻找一种有效的方法来存储近 1000 万个子样本 以实现这一点 如果我将它们存储为整个图像 则训练期间的采样将不能代表分布 我有存储
python
NumPy
Bigdata
HDF5
h5py
使用 h5py 打乱 HDF5 数据集
我有一个很大的 HDF5 文件 30GB 我需要对每个数据集中的条目 沿着 0 轴 进行洗牌 浏览 h5py 文档我也找不到randomAccess or shuffle功能 但我希望我错过了一些东西 有谁足够熟悉 HDF5 来想出一种快速
python
HDF5
h5py
RuntimeError:当我附加 hdf5 文件时无法创建链接(名称已存在)?
我正在尝试将 hdf5 数据集附加到之前的 hdf5 数据集发生以下错误 h5o link obj id self id 名称 lcpl lcpl lapl self lapl 文件 h5py objects pyx 第 54 行 在 h5
python3x
file
HDF5
h5py
如何使用 h5py 导入 .mat-v7.3 文件
我有 mat 文件 其中有 3 个矩阵 A B C 实际上我使用 scipy io 导入这个 mat 文件 如下所示 data sio loadmat data mat A data A B data B C data C 但是 v7 3
python
MATLAB
HDF5
h5py
hdf5storage
hdf5 Java 库入门
我正在用 jhdf5 学习 HDF5 我正在 MAC OS X 上工作 酿造安装hdf5 这会将 hdf5 1 10 安装在 usr local Cellar hdf5 中 复制此文件并将其放入 gradle 项目中 https suppo
Java
HDF5
如何降级使用tensorflow-gpu安装的hdf5
最近我尝试安装tensorflow gpu以下https www youtube com watch v tPq6NIboLSc这个视频 但是当我尝试导入tensorflow 或keras 时 我的内核崩溃并给出以下错误消息 C Users
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tensorflow
Anaconda
HDF5
python h5py:我可以存储不同列具有不同类型的数据集吗?
假设我有一个表 有很多列 只有几列是浮点类型 其他都是小整数 例如 col1 col2 col3 col4 1 31 1 2 3 2 33 3 5 4 假设我使用 我怎样才能有效地存储它np float32对于这个数据集 存储被浪费了 因为
python
HDF5
h5py
使用犰狳和 hdf5 库的简单代码的 C++ 构建错误
我对 C 和犰狳很陌生 并且遇到了下面描述的构建错误 我正在尝试测试以下简单代码以将犰狳矩阵保存为 hdf5 文件 include
c
HDF5
armadillo
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