HDF5를 사용하여 시계열 EEG 데이터를 저장하려고합니다. 이 파일은 상당히 클 수 있으며 많은 채널로 구성되며 HDF5 파일 형식 (지연 I/O, 동적 압축, mpi 등)의 기능을 좋아합니다. EEG 데이터와 관련하여 공통점은 '흥미로운'데이터 섹션을 표시하는 것입니다. 나는이 마크를 파일에 저장하는 좋은 방법으로 고심하고있다. 동일한 데이터 세트를 다
h5py를 가져 오려고합니다. 정상적으로 작동합니다. 그러나 내가 pyximport.install()을 수행하면 이 작동을 멈 춥니 다. 어떻게 해결할 수 있을까요? 예 : import pyximport
x = pyximport.install()
import h5py
이 나에게 긴 오류를 제공합니다. 또한 나는 pyximport.uninstall(*
HDF5를 사용하여 매우 큰 uint8s (400 x 121000000)의 데이터 세트를 저장하고 있습니다. 열에는 많은 양의 중복이 있습니다 (열의 97 %는 고유하지 않습니다). 효율적으로 중복 열을 병합해야합니다. 즉, 병합 된 열을 기억하는 메타 데이터를 저장하는 동안 중복 열을 제거해야합니다. 저는 현재 h5py와 함께 python을 사용하고 있지
h5py 데이터 세트를 실제로 메모리에로드하지 않고 두 개의 하위 세트로 분할 할 수 있습니까? 예컨대 : dset = h5py.File("/2tbhd/tst.h5py","r")
X_train = dset['X'][:N/2]
X_test = dset['X'][N/2:-1]
가변 길이 문자열 목록을 HDF5 데이터 세트에 저장하려고합니다. 가 & LT 심볼 방법에 비해 실제 덜 의미 곳의 코드는 내가 ": DTYPE 없음 변환 경로 DTYPE ('& 중위 U3') 형식 오류가"라는 오류를 얻고있다 import h5py
h5File=h5py.File('xxx.h5','w')
strList=['asas','asas','asas
h5py dataset을 생성하면 NxM 배열에서 특정 행이나 열을 추가하거나 제거하는 방법은 무엇입니까? 내 질문은 this one과 비슷하지만, 나는 맹목적으로 잘라내거나 배열을 확장하고 싶지 않습니다. 제거 할 때 제거 할 정확한 행이나 열을 지정할 수 있어야합니다. 추가 할 경우 초기 데이터 집합을 만들 때 maxshape=(None, None)을
나는 h5py를 사용합니다. 내 HDF5 파일 안에 문자열 (column1)과 regional_reference (column2)의 복합 데이터 세트를 갖고 싶습니다. 이를 위해 numpy dtype을 String 및 Reference로 정의하려고합니다. 하지만이 전에도 hdf5 지역 참조의 numpy dtype 배열을 정의하지 못했습니다. ##map_h5
hpypy를 사용하여 numpy.ndarray 목록을 효율적으로 저장하고 읽을 수 있습니까? 예 : 저장/읽고 싶습니다. Y = np.arange(3**3).reshape(3,3,3)
X = [[Y,Y],[Y,Y,Y],[Y]]
가장 효율적인 (이중 루프 없음) 솔루션을 찾고 있습니다.
필자는 파이썬을 한번도 사용하지 않았으며 매뉴얼에서 한 조각의 코드를 보았고 나는 그것이 무엇을 의미하는지 알고 싶다. 이 수동의 코드입니다 : import h5py
h5file = h5py.File('Output/ScottCreek250b/simulation.results.DY.hdf5')
channel_flows = h5file['Ch
에 NumPy와 배열을 포함하는 전체 HDF5를 읽기 : import h5py
f = h5py.File('myfile.h5', 'r')
d = {}
for k in f.iterkeys():
d[k] = f[k][:]
메모리에 전체 HDF5 파일 (2 GB의 2메가바이트 각 1000 개 numpy 배열)을 읽을 수 있습니다. HDF5의 모