如果dtype为“< u4"，则在python 3.6中如何从hdf5文件中获取数据数组?
我想从hdf5文件中获取格式为{N，16，512，128}的数据集作为4D numpy数组.N是具有{16，512，128}格式的3D数组的数量.我尝试这样做: import os导入系统将h5py导入为h5将numpy导入为np导入子流程汇入file_name = sys.argv [1]路径= sys.argv [2]f = h5.File(文件名，'r')数据= f [路径]print(
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AttributeError:'int'对象没有属性'encode'HDF5
我正在尝试使用以下代码在Python中打开HDF5文件: ，其中h5py.File('example.hdf5'，'r')为f:ls = list(f.keys())dat = f.get('data')dt = np.array(dat) 但是，执行最后一行时出现此错误: AttributeError:'int'对象没有属性'encode' dat具有以下类别: h5py._h
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将嵌套的.h5组读入numpy数组
我从朋友那里收到了这个.h5文件，我需要使用其中的数据来做一些工作.所有数据均为数值.这是我第一次使用这类文件.我在这里找到了许多有关阅读这些文件的问题和答案，但是我找不到找到该文件包含的较低级别的组或文件夹的方法.该文件包含两个主文件夹，即X和YX包含一个名为0的文件夹，其中包含两个名为A和B的文件夹.Y包含十个名为1-10的文件夹.我要读取的数据在A，B，1,2，..，10中例如我以 开始
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如何在hdf5中压缩列表/嵌套列表
我最近了解了hdf5压缩并正在使用它.在处理巨大文件时，它比.npz/npy有一些优势.我设法尝试了一个小列表，因为有时我会处理具有以下字符串的列表； def write():test_array = ['a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'a2'，'a1'，'
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如何降级使用Tensorflow-gpu安装的hdf5
最近我尝试在 https://www.youtube.com上安装tensorflow-gpu/watch?v = tPq6NIboLSc 此视频 但是当我尝试导入tensorflow(或keras)时，我的内核死了，并给出以下错误消息. C:\ Users \ ovin \ Anaconda3 \ envs \ GPU \ lib \ site-packages \ h5py \ __
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yum install抱怨已经安装的依赖项
我的意思是安装一个在我的注册存储库中显然不可用的软件包(请参阅 RedHat，该软件包提供hdf5.h ). 因此，我从rpmfind.net下载了hdf5-openmpi-devel-1.8.5.patch1-10.el6.i686.rpm，并尝试从文件进行安装，从而获得了有关某些丢失文件的投诉(请参阅下面的(1)). 但是这些文件存在于我的系统中(请参阅下面的(2)). 如何解决此
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HDF5核心驱动程序(H5FD_CORE):加载选定的数据集
当前，我通过h5py在python中加载HDF5数据，并将数据集读取到内存中. f = h5py.File('myfile.h5', 'r') dset = f['mydataset'][:] 这有效，但是如果"mydataset"是myfile.h5中唯一的数据集，则以下效率更高: f = h5py.File('myfile.h5', 'r', driver='core') ds
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将HDF5读入C ++并遇到内存问题
我正在将我在python中开发的代码重写为c ++，主要是为了提高速度.同时也希望获得更多使用该语言的经验.我还计划使用openMP将这段代码并行化到共享204GB内存的48个内核上. 我正在编写的程序很简单，我导入了一个3D的hdf5文件: A [T] [X] [E]，其中T与模拟中的每个时间步关联，X表示测量场的位置，E(0:2)表示x，y，z中的电场. > A中的每个元素都是双精度，并
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是否可以在R中使用rhdf5更新hdf5文件中的数据集维度?
我正在尝试在hdf5文件中更新1组中的7个数据集，但是更新后的数据集的大小尺寸与原始大小不同(但维数相同，即1D，2D和3D).有没有一种方法可以更改维度属性以更新数据集?或者，我可以删除上一个组，然后在该位置创建一个新组吗?我宁愿不重建整个h5文件(创建文件，创建组，创建数据集)，因为它相当复杂. 我在R中使用Bioconductor rhdf5软件包. 示例数据: # loa
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HDF5 C ++，带有第三方过滤器
我正在尝试编写C ++代码来创建具有此处列出的第三方过滤器的HDF5数据集:" https://support.hdfgroup.org/services/contributions.html ".我创建了一个快照过滤器函数，该函数可以使用快照库函数对数据进行压缩和解压缩.我能够用活泼的过滤器编写和读取它，没有任何问题.但是，当我尝试通过h5dump读取数据时，即使我使用了正确的过滤器ID(快照为
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将hdf5转换为文件夹中的原始组织
我使用脚本使图像与图集匹配.此脚本输入是.raw个图像，这些图像组织在以下文件夹中: imageFolder -- folder1 ---- image1.raw ---- image2.raw -- folder2 ---- image1.raw ---- image2.raw 我在hdf5中有一个图像，我想将其转换为多个文件，如前所述.这个组织看起来像hdf5，不是吗? 我想知
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尝试保存hdf5行时出错，其中一列是字符串，另一列是浮点数组
我有两列，一列是字符串，另一列是浮点数的numpy数组 a = 'this is string' b = np.array([-2.355, 1.957, 1.266, -6.913]) 我想将它们作为一行单独存储在hdf5文件中.为此，我正在使用熊猫 hdf_key = 'hdf_key' store5 = pd.HDFStore('file.h5') z = pd.Da
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在Python中使用H5T_ARRAY
我正在尝试使用Python在H5T_COMPOUND结构内使用H5T_ARRAY.基本上，我正在编写hdf5文件，如果使用H5Dump打开它，结构将如下所示. HDF5 "SO_64449277np.h5" { GROUP "/" { DATASET "Table3" { DATATYPE H5T_COMPOUND { H5T_COMPOUND {
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PyTables-使用cols方法的大内存消耗
在Pytables中使用cols方法的目的是什么?我有很大的数据集，我有兴趣从该数据集中只读取一列. 这两种方法给我的时间相同，但是可变内存消耗却完全不同: import tables from sys import getsizeof f = tables.open_file(myhdf5_path, 'r') # These two methods takes the same
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str()和astype(str)之间的区别?
我想将数据帧df保存到.h5文件MainDataFile.h5中: df.to_hdf ("c:/Temp/MainDataFile.h5", "MainData", mode = "w", format = "table", data_columns=['_FirstDayOfPeriod','Category','ChannelId']) 并出现以下错误: ***例外:找不到正
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如何用HDF5文件制作RasterBrick? [R
如何从多个hdf5文件中在R中创建Rasterbrick?通常，数据以hdf5格式提供，并且必须将其转换为更友好的格式以便于处理. 目前我知道rhdf5 package，但是如何获得RasterBrick是我不确定的事情. source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("rhdf5") library("rhdf5") li
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在Python中将分层熊猫DatetimeIndex保存到hdf5时丢失时区意识
我在熊猫0.14.1上.假设我需要使用时区在分层索引中按两个时间戳对数据进行索引.将结果DataFrame保存到hdf5时，我似乎失去了对时区的了解: import pandas as pd dti1 = pd.DatetimeIndex(start=pd.Timestamp('20000101'), end=pd.Timestamp('20000102'), freq='D', tz='E
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HDFStore启动停止不起作用
很清楚我在做什么错吗? 我正在尝试熊猫HDFStore.选择 start 和 stop 选项，并没有什么改变. 我正在使用的命令是: import pandas as pd hdf = pd.HDFStore(path % 'results') len(hdf.select('results',start=15,stop=20)) 希望长度为4或5，或者算在内，但这给了我整
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如何在Windows Java项目和NetBeans中使用HDF5
我有一个简单的Java项目，必须将一些数据写入HDF5文件.我在Windows下使用Netbeans.通常，我从相应的jar文件构建库.就我所知如何做事而言，是如此之多；) 我从 hdf5下载页面下载并安装了二进制文件.但是接下来呢?我看了 HDF5-Java支持页面，但没有任何线索如何将HDF5集成到我的JavaApplication中. PS:我找到了 sis-jhdf5 ，但我没
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(在熊猫中)当以表格形式存储在HDF5中时，为什么频率信息会丢失?
我将HDF5格式的时间序列数据存储在大熊猫中，因为我希望能够直接在磁盘上访问数据，因此我在写时将PyTable格式与table=True一起使用. 在将TimeSeries对象写入HDF5之后，我似乎失去了频率信息. 这可以通过在以下脚本中切换is_table值来看到: import pandas as pd is_table = False times = pd.date_
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