hdf5

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Ich mache Projekt in der Fernerkundung. Die Arbeit mit HDF auf Matlab ist sehr einfach. Aber ich möchte dies mit Grid-Computing (Ubuntu) implementieren. Also ich versuche es mit Oktave. Ich habe HDF4-

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Kann h5py Python-Wörterbücher automatisch in hdf5-Gruppen konvertieren?

Ich habe scipy.io verwendet, um meine strukturierten Daten zu speichern (Listen und Wörterbücher, die mit ND-Arrays in verschiedenen Formen gefüllt sind). Da v7.3 mat file eines Tages das alte v7 mat

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Pandas ParserError EOF-Zeichen, wenn mehrere CSV-Dateien zu HDF5

Mit Python3, Pandas 0,12 Lesen Ich versuche, mehrere CSV-Dateien zu schreiben (Gesamtgröße beträgt 7,9 GB) an einem HDF5 Speicher später weiter zu verarbeiten. Die CSV-Dateien enthalten jeweils etwa e

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Pandas HDFStore Datenrahmen aus dem Speicher entladen

OK Ich experimentiere mit Pandas, um eine 30GB CSV-Datei mit 40 Millionen + Zeilen und 150+ Spalten in HDFStore zu laden. Die Mehrzahl der Spalten sind Strings, gefolgt von Zahlen und Daten. Ich habe

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Komprimieren Array mit pytables

Ich versuche, meine Array wie diese import numpy as np import tables from contextlib import closing FILTERS = tables.Filters(complib='zlib', complevel=5) data = np.zeros(10**7) with closing(ta

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Komprimierung mit Pandas und HD5/HDFStore verwenden

Für einige Aspekte eines Projekts wäre die Verwendung von "h5" -Speicher ideal. Die Dateien werden jedoch massiv und ehrlich gesagt, uns geht der Platz aus. Diese Aussage ... store.put(storekey, data,

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Wie liest man eine v7.3-Mat-Datei über h5py?

Ich habe eine Struktur Array von Matlab erstellt und in v7.3 Format mat-Datei gespeichert: struArray = struct('name', {'one', 'two', 'three'}, 'id', {1,2,3}, 'data', {[1:10], [3:9],

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Kann h5py eine Datei von einem Byte-Array im Speicher laden?

Mein Python-Code empfängt ein Byte-Array, das die Bytes der hdf5-Datei darstellt. Ich möchte dieses Byte-Array zu einem In-Memory-H5py-Dateiobjekt lesen, ohne zuerst das Byte-Array auf die Festplatte

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Kombination von hdf5-Dateien

Ich habe eine Reihe von hdf5-Dateien, von denen jede einen einzigen Datensatz hat. Die Datensätze sind zu groß, um sie im RAM zu speichern. Ich möchte diese Dateien in einer einzigen Datei kombinieren

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Speicher Pandas Objekte mit regelmäßigen Python-Objekten in HDF5 entlang

Pandas ein nice interface hat, die die Speicherung Dinge wie Dataframes und Serie in einem HDF5 erleichtert: random_matrix = np.random.random_integers(0,10, m_size) my_dataframe = pd.DataFrame(random