問題タブ [h5py]
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python - h5py を使用した .h5 ファイルの高速スライス
私は.h5ほとんど経験のないファイルを扱っています。
私が書いたスクリプトでは、.h5 ファイルからデータを読み込みます。結果の配列の形状は次のとおり[3584, 3584, 75]です。ここで、値3584はピクセル数を75表し、時間フレームの数を表します。データの読み込みと形状の印刷には 180 ミリ秒かかります。今回は を使って取得しos.times()ます。
特定の時間枠でデータを確認したい場合は、次のコードを使用します。
スライスには多くの時間がかかります (1.76 秒)。私の 2D 配列が巨大であることは理解していますが、ループ内でこのスライスを実行しているため、ある時点で時間をかけてループしたいと考えていforます。
時間枠をスライスしたり、このタイプのデータを処理したりするための、より効果的で時間のかからない方法はありますか?
ありがとうございました！
python - H5Py を使用して HDF5 に日時を保存する
を使用して HDF5 に NumPy 日時オブジェクトを格納するにはどうすればよいh5pyですか?
python - -Python プロットのコード
私は Python を使ったことがなく、マニュアルのコードを 1 つ見たことがあります。それが何を意味するのか知りたいです。
これはマニュアルのコードです：
[...]この 2 行が何を意味するのか、特に何[:, 0]を表しているのかを知りたい[:, :10]です。
python - 「h5py」を使用してフィールドとスライスを同時にインデックス付けする
次のタイプの H5Py ファイルが与えられた場合
ほんの数のエントリでいくつかのフィールドを取得したいと思います。次のようなものを探しています。
悲しいことに、これはエラーを引き起こします。クエリを複数の部分に分割でき、機能します。
しかし、これは非効率的です。
質問
を使用して HDF5 に格納された構造化配列からいくつかのフィールドといくつかのエントリを効率的に選択する方法はありますh5pyか?
python - Ubuntu サーバーへの h5py のインストール
Ubuntuサーバーにh5pyをインストールしていました。h5py.hただし、見つからないエラーを返すようです。pipまたはsetup.pyファイルを使用してインストールすると、同じエラーメッセージが表示されます。ここで何が欠けていますか？
Numpy バージョン 1.8.1 を使用しています。これは、必要なバージョンの 1.6 以上よりも高いバージョンです。
完全な出力は次のとおりです。
python - HDF5 データセットで一意の列を見つける
（400 x 121000000）HDF5の非常に大きなデータセットを保存するために使用しています。uint8s列には大量の冗長性があります (列の 97% は一意ではありません)。重複した列を効率的にマージする必要があります。これは、マージされた列を記憶するためにメタデータを保存しながら、重複する列を削除する必要があることを意味します。
私は現在 Python をh5pyで使用していますが、誰かが効率的な C++ ソリューションを持っている場合は、boost::pythonそれを実装するために使用できます。
私の現在の解決策は、データ セットのブロックをNumPy配列に読み込み、 a を使用しdictionaryて一意の列とメタデータを格納することです。
注:HashableNDArrayクラスはここにあります。改名しただけです。
すべての列を反復処理したら、冗長性を取り除いdictionaryた新しいデータ セットを書き込むために使用する を返します。HDF5
私は助けが必要です; これは最適ではありません。
ありがとう！