为什么在RHEL 8/CentOS 8上安装PostGIS 3是不可能的？
我正在尝试在CentOS 8上安装最新的PostGIS 3.0.x，但没有成功。 我认为没有人在RHEL 8或CentOS 8上运行PostGIS，我不明白为什么不能。似乎无法安装。 我已通过禁用RHEL AppStream成功安装了Postgres 12.0 在CentOS 8上安装Postgres 12的步骤： 1) #dnf install https://do
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hdf5相关内容
在Java中读取流媒体中的HDF5
我想读取一些几GB的HDF5流。为了便于移植，我还想继续使用原生Java。 我尝试过Java HDF对象包和Java HDF5接口(JHI5)，但这些都是一些JNI解决方案(如果找不到更好的选择，我可能会重新考虑)。 https://github.com/jamesmudd/jhdf是本机Java库，但不支持切片或流，因此不适用于大文件。 本机Java中是否有更多选项？ 编辑：
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如何使用gdal_late或gdalwarp将HDF5转换为Geotiff？
我有一个10°x 10°的未经地理参考的HDF5，我想将其转换为Geotiff。 我尝试了两种方法(1)gdalwarp和(2)gdal_Translate，但找不到如何转换文件。 1)gdalwarp gdalwarp -t_srs '+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs ' -te 40 30 50 40 -tr 0.0089285714 -0.0
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操作系统错误：无法打开文件(无法打开文件)
我正在尝试为我的作业加载名为“tr_mod.h5”的预先训练的模型，但收到以下错误： Traceback (most recent call last): File "Trigger_Project.py", line 84, in model = load_model(filename) File "Trigger_Project.py", line 84, in
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`pip安装表`失败，错误：：找不到本地HDF5安装
这是我尝试在Mac OSX上安装PyTables时收到的详细错误消息。 calvin$ pip install tables Downloading/unpacking tables Downloading tables-2.4.0.tar.gz (8.9MB): 8.9MB downloaded Running setup.py egg_info for package table
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如何在hdf5文件系统中创建组的属性并访问它们？
我想在hdf5文件中创建两个组。第一组/h5mdgroup description和/颗粒/脂质组group2 description。前者仅由一个直接属性‘Version’(=1.0)和两个组Creator和Author及其属性组成，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组box group description。最小的信息是两个属性：维度(=3)和边界条件，例如，
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有没有办法在行而不是列中处理pandas.DataFrame的数据类型？
parquet、feather和hdf5等大数据文件格式能够与面向列的表配合使用，以加快读取列的速度。 在我的用例中，我希望从netcdf4文件切换到feather文件格式，因为我读取某些列的速度比使用netcdf4快10倍。但不幸的是，我正在丢失增加文件大小的dtype规范。 所以我的想法是定义行的数据类型，但 pandas 只接受列数据类型。 有没有一种方法可以更像以列为导向的表
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使用HDF5追加仿真数据
我当前多次运行模拟，希望保存这些模拟的结果，以便可以将其用于可视化。 模拟运行100次，每个模拟生成大约100万个数据点(即100万集的100万个值)，我现在想高效地存储这些数据点。每一集的目标都是在所有100个模拟中生成每个值的平均值。 我的main文件如下： # Defining the test simulation environment def test_simulat
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通过to_hdf将 pandas 数据帧对象写入hdf5会创建axis0、axis1、lock0_Items和lock0_Values，但为什么呢？
我有一个名为test.csv的CSV文件，内容如下： d,t,s,A,B 2021293,010000,.189545,-9.3868122,46.152637 2021293,010000,.388550,-9.3991013,46.22963 2021293,010000,.588547,-9.350419,46.189907 2021293,010000,.788544,-9.3768
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h5py写入：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，这样就可以做到这一点。 如果我将它们存储为整个图像，则训练期间的采样不能代表分布。我有存储空间，但尝试存储那么多小文件时会用完inode。h5py/写入hdf5文件是解决我问题的自然答案，但是这个过程非常慢。运行一个程序一天半的时间不足以编写所
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在处理RAM中不能容纳的数据时，KERAS FIT_GENERATOR是不是最好的选择？
我正在构建一个可以对Knots进行分类的分类器。目前我有一个数据集，其中包含100,000张“解结”、100,000张“加三叶”和100,000张“负三叶”的图像。 在过去的40多天里，我一直在尝试让分类器处理这么大的数据集。到目前为止，我遇到的问题有： 1)数据集不适合CPU主内存：通过使用PyTables和Hdf5创建一些EArrays并将其追加到磁盘上，修复了此问题。现在我有一个1.
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写作与将浮点数组附加到 C++ 中 hdf5 文件中的唯一数据集
我正在处理多个文件，每次处理文件都会输出数千个浮点数组，我会将所有文件的数据存储在单个 hdf5 中的一个巨大数据集中以供进一步处理. 目前我对如何将数据附加到 hdf5 文件感到困惑.(在上面的代码中注释)在上面的 2 个 for 循环中，如您所见，我想一次将浮点的一维数组附加到 hdf5 中，而不是全部.我的数据是TB，我们只能将数据追加到文件中. 有几个问题: 在这种情况下
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通过 MATLAB 将矩阵数据写入 HDF5 文件中的每个数据类型成员
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','H5F_ACC_TRUNC','H5P_DEFAULT','H5P_DEFAULT');new_h5 = H5G.create(n
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带有指针数组的 HDF5 结构
我正在尝试编写一个 HDF5 文件，其结构包含一个 int 和一个 float* typedef struct s1_t {诠释一个;浮动 *b;} s1_t; 但是，在分配 float* 并将值放入其中后，我仍然无法在 hdf5 文件中输出数据.我相信这是因为 write 函数假定复合数据类型是连续的，而动态分配的数组不会.有没有办法通过仍然使用指针数组来解决这个问题? /** 此示例显示
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连接大量 HDF5 文件
我有大约 500 个 HDF5 文件，每个文件大约 1.5 GB. 每个文件都具有相同的精确结构，即 7 个复合(int、double、double)数据集和可变数量的样本. 现在我想通过连接每个数据集来连接所有这些文件，这样最后我就有一个包含 7 个数据集的 750 GB 文件. 目前我正在运行一个 h5py 脚本: 创建一个具有无限最大值的正确数据集的 HDF5 文
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用 Python 编写 Fortran 无格式文件
我有一些由 Fortran77 编写的单精度 little-endian 无格式数据文件.我正在使用 Python 使用以下命令读取这些文件: 将 numpy 导入为 nporiginal_data = np.dtype('float32')f = 打开(文件名，'rb')original_data = np.fromfile(f,dtype='float32',count=-1)f.close
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是否可以使用 python 将磁盘上的不连续数据映射到数组?
我想将硬盘上的一个大的 fortran 记录 (12G) 映射到一个 numpy 数组.(映射而不是加载以节省内存.) 存储在 fortran 记录中的数据不连续，因为它被记录标记分割.记录结构为“标记，数据，标记，数据，...，数据，标记".数据区域和标记的长度是已知的. 标记之间的数据长度不是4字节的倍数，否则我可以将每个数据区域映射到一个数组中. 在memmap中设置off
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IOError:无法读取数据(无法打开目录) - 缺少 gzip 压缩过滤器
我以前从未使用过 HDF5 文件，开始时我收到了一些示例文件.我一直在使用 h5py 查看所有基础知识，查看这些文件中的不同组、它们的名称、键、值等等.一切正常，直到我想查看保存在组中的数据集.我得到了他们的 .shape 和 .dtype，但是当我尝试通过索引访问随机值时(例如 grp["dset"][0])，我收到以下错误: IOError Traceback(最近一次调用最后一次)
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有使用 h5py 在 Python 中对大数据进行分析工作的经验吗?
我做了大量的统计工作，并使用 Python 作为我的主要语言.虽然我使用的一些数据集可能占用 20GB 的内存，这使得使用 numpy、scipy 和 PyIMSL 中的内存函数对它们进行操作几乎是不可能的.统计分析语言 SAS 在这里有一个很大的优势，它可以对来自硬盘的数据进行操作，而不是严格的内存处理.但是，我想避免在 SAS 中编写大量代码(出于各种原因)，因此我试图确定我对 Python
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如何从 HDF5 文件中提取单个 JPEG 图像
我有一个很大的 HDF5 文件，其中包含图像及其相应的地面实况密度图.我想将它们放入网络 CRSNet 中，它需要单独文件中的图像.我怎样才能做到这一点?非常感谢. -- 基本信息 我有一个带有两个键“图像"的 HDF5 文件；和“密度地图".它们的形状是 (300, 380, 676, 1).300代表图片数量，380和676分别代表高度和宽度. -- 我需要放入 CRSNet 网络
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