我可以将我自己的类对象存储到hdf5中吗？
是的，您可以将自己的类对象存储到HDF5中。HDF5（Hierarchical Data Format 5）是一种用于存储和管理大规模科学数据集的文件格式和库。它具有跨平台、高效压缩、灵活的数据组织结构等优势。
在将类对象存储到HDF5中时，您需要使用HDF5库提供的API来创建和管理HDF5文件。首先，您需要定义类对象的数据结构，并将其转换为HDF5数据类型。然后，您可以使用HDF5库提供的函数来创建HDF5文件、数据集和数据组，并将类对象的数据存储到相应的数据集中。
HDF5还提供了一些高级特性，如数据压缩、数据分块、数据筛选等，可以根据具体需求进行配置和使用。此外，HDF5还支持并行访问和多线程操作，适用于处理大规模数据和高性能计算场景。
腾讯云提供了HDF5的相关产品和服务，例如Tencent Cloud Object Storage（COS），它是一种高可靠、低成本的云端对象存储服务，支持存储和管理各种类型的数据，包括HDF5文件。您可以通过腾讯云COS的官方文档了解更多信息和使用方法：腾讯云COS产品介绍
总结：您可以将自己的类对象存储到HDF5中，HDF5是一种用于存储和管理大规模科学数据集的文件格式和库。腾讯云提供了相关的产品和服务，例如Tencent Cloud Object Storage（COS），可用于存储和管理HDF5文件。
相关·内容
我有一个应用程序，需要存储数据到hdf文件。
可以将数据集存储在hdf中吗?hdf实际上是一个C++对象。例如，我想将下面对象a中包含的数据存储到一个hdf文件(hdf4或hdf5)中。我能这么做吗？如果是，如果有人能做到这一点，我将不胜感激。谢谢。
class A(){
public:
A(int i, double j):i(i), j(j){};
~A();
int i;
double j;
int* ai;
vector<int> b;
setValues(int i, double j){};
}
void main(){
浏览 4提问于2011-11-25得票数 4
我有相当大的数据集。存储在hdf5格式文件中的所有信息。我找到了python的。所有组件都工作正常，但
[<HDF5 object reference>]
我不知道如何将其转换为更具可读性的内容。我完全可以这样做吗？因为这个问题中的文档对我来说有点困难。也许除了Python之外，还有其他一些使用不同语言的解决方案。我很感谢我能得到的每一个帮助。
在理想情况下，它应该链接到文件。
这是我的代码的一部分：
import numpy as np
import h5py
import time
f = h5py.File('myfile1.mat','r'
浏览 0提问于2015-02-16得票数 16
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我已经选择了特定的hdf5数据集，并希望将它们复制到一个新的hdf5文件中。我可以找到一些关于在两个文件之间进行复制的教程，但是如果您刚刚创建了一个新文件，并且希望将数据集复制到文件中，那么怎么办？我原以为下面的方法是可行的，但实际上并非如此。有什么简单的方法可以做到吗？
>>> dic_oldDataset['old_dataset']
<HDF5 dataset "old_dataset": shape (333217,), type "|V14">
>>> new_file = h5py.F
浏览 0提问于2018-11-24得票数 3
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我们正在评估用于存储分析C/C++代码期间收集的数据的技术。在C++的情况下，数据量可能相对较大，每TU约20 TU。
在阅读了下面的之后，我认为可能是一种适合我们使用的技术。我想知道这里的人能不能帮我回答一些我有的问题：
性能。数据的一般用法是写一次并读“几次”，类似于编译器生成的'.o‘文件的生存期。HDF5与使用SQLite DB这样的东西相比有什么不同呢？这算是合理的比较吗？
随着时间的推移，我们将添加到我们正在存储的信息，但不一定要重新分发一组全新的“读者”，以支持新的格式。在阅读了用户指南之后，我了解到HDF5类似于XML或DB，因为这些信息与标记/列相关联，因此为
浏览 1提问于2009-02-13得票数 40
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我正在准备使用hdf5文件中的数据在咖啡馆进行训练。该文件还包含训练集的每像素平均数据/图像。在'transform_params'部分的输入数据图层的文件'train_val.prototxt'中，可以使用mean_file来归一化数据，通常是二进制原始格式，例如
transform_param {
mirror: true
crop_size: 227
mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
对于每个通道的标准化，可以使用而不是mean_file。
但是，有没有
浏览 2提问于2016-09-09得票数 0
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我一直在探索HDF5及其python (h5py)，所以我尝试将一个HDF5文件(一亿个整数的一维数组)读入:一个普通列表，另一次读入一个numpy数组。与我试图将数据集转换为普通python列表时相比，将数据集转换为numpy的速度非常快(实际上，处理一个列表需要很长时间才能完成它)。
有谁能帮助我理解内部发生的事情，这使得将HDF5数据集转换为一个numpy数组比使用普通列表的速度要快得多呢？这与h5py与numpy的兼容性有关吗？
import numpy as np
import hdf5
def readtolist(dataset):
return "normal
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
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我有一个非常大的数据集，我通过如下所示的方式以块的形式写入hdf5：
with pd.HDFStore(self.train_store_path) as train_store:
for filepath in tqdm(filepaths):
with open(filepath, 'rb') as file:
frame = pickle.load(file)
if frame.empty:
os.remove(filepath)
continue
浏览 5提问于2019-12-10得票数 4
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我已经通过pandas和pandas.HDFStore()将大约800 GB的巨大数据帧存储到HDF5中。
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('store.h5')
df = pd.Dataframe() # imagine the data being munged into a dataframe
store['df'] = df
我想用Impala来询问这个问题。有没有一种简单的方法可以将这些数据解析到Parquet中？或者Impala允许您直接使用HDF5？对于HDF5上的数据，还有其他选择吗？
浏览 15提问于2017-01-06得票数 0
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我想将一个键控的500GB-800GB表转储到HDF5中，然后检索与特定键匹配的行。
对于一个HDF5文件，所有数据访问之类的项都使用一个整数“行”号，因此我似乎必须在HDF5之外实现一个‘键到行号映射’。
这个能行吗？我是否需要访问“内存中的整个HDF5”？
有人能告诉我HDF5在这种情况下的表现有多差吗？如果有不错的索引，这只是一个巨大的字典，对吗？
我应该用别的东西吗？
浏览 1提问于2016-07-10得票数 0
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我想将一个键控500 to的表转储到HDF5中，然后检索匹配特定键的行。
对于一个HDF5文件，所有数据访问之类的项都使用一个整数“行”号，因此我似乎必须在HDF5之外实现一个‘键到行号映射’。
对于使用HDFS的Hadoop或Spark这样的分布式系统，检索难道不是更有效吗？我应该使用分布式系统来实现map/hashfunction吗？
浏览 2提问于2016-07-09得票数 3
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我有一个实现sklearn的RandomForestClassifier的模型。我已经将模型保存在一个'pickle‘文件中，我想将它部署到一个android应用程序中。我已经看到，这可以使用Tensorflow Lite文件来完成，而'hdf5‘文件也可以转换为相同的文件。然而，我不知道如何将我的pickle文件转换为hdf5，然后再转换为tflite。 我需要使用Tensorflow重新实现随机森林吗？我还能做些什么来把它部署到android上？ 我不想在android上训练我的模型，而是在它上使用我的自定义训练模型。
浏览 102提问于2019-05-16得票数 1
我有一个hdf5文件，表264x264x1024中填充了uint32编号。我很难理解如何从java中获取hdf5 5-文件的数据。我想将数据从表写入数组。有什么简单的方法吗？
可悲的是，我正在开发的系统仍然是java6。
对不起，如果问题不是很具体，如果你需要更多的信息来帮助我，请问。就像我说的，我还不太了解hdf5。
谢谢
浏览 0提问于2016-10-25得票数 0
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因此，我在研究Amazon服务，以及如何将我的所有个人基础设施备份到云-btw上--亚马逊在这个领域所取得的成就真是令人惊讶--
我开始研究S3存储+ Amazon自动迁移，这将给我提供高可用性的近期文件和高耐用性，每GB低成本的旧文件。
我遵循以下步骤：
用S3创建一个新桶
用冰川创建一个新的拱顶
创建一个新的生命周期规则，在365天后将文件传输到Glacier，并在400天后从S3中删除它们。
这是我的问题。没有地方可以指定您想要将您的S3桶文件复制到哪个库中，所以我不知道当规则被激活时会发生什么。桶和保险库都在东2(俄亥俄)服务器上。要建一个新的金库吗？它将默认为我唯一创建的金库？
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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如何将超大数组保存为多个小文件？
、、、、
在linux 64位环境中，我有非常大的float64阵列(单个阵列将是500 to到1TB)。我想用统一的方式访问numpy中的这些数组: ax:y。所以我不想一个文件一个文件地访问这些数组。有没有什么工具可以让我在多个不同的文件上创建memmap？hdf5或pytables可以将单个CArray存储到多个小文件中吗？也许是类似于fileInput的东西？或者，我是否可以对文件系统执行一些操作来模拟单个文件？
在matlab中，我一直使用H5P.set_external来做这件事。然后我可以创建一个原始数据集，并将其作为一个大的原始文件进行访问。但是我不知道我是否可以用python在这些数据
浏览 8提问于2016-09-16得票数 1
5回答
我有一个字典，其中键是datetime对象，值是整数的元组：
>>> d.items()[0]
(datetime.datetime(2012, 4, 5, 23, 30), (14, 1014, 6, 3, 0))
我想将它存储在HDF5数据集中，但是如果我试图转储字典，h5py引发的错误：
TypeError:对象dtype dtype(' Object ')没有本机HDF5等效
什么是“最好”的方式来转换这个字典，以便我可以将它存储在HDF5数据集中？
具体来说，我不想仅仅将字典转储到numpy数组中，因为这会使基于日期时间查询的数据检索复杂化。
浏览 5提问于2013-05-11得票数 33
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描述
我们目前正在针对我们的hdf5抽象层编写测试。
我们有一个测试，确保dataset类型的更改不会影响我们的抽象层。为了测试这一点，每次要测试数据集类型更改时，我们都会创建一个新的hdf5文件。每次操作(读/写)之后，hdf5文件将关闭。
问题是，在调用hdf5 H5F.Close()时，文件中的修改似乎不是同步编写的。
当我们的测试在调试中执行时(使用一步一步的调试器)，测试是工作得很好的。
在release中执行时，测试会中断，我们的抽象层读取数据集值，即上次修改之前的dataset 值(来自以前的dataset类型)。
我们还发现，如果在I/O操作之间使用Thread.Sleep(1
浏览 4提问于2017-10-03得票数 0
我有一些关于如何训练比ram更大的神经网络的具体问题。我想使用事实上的标准，似乎是Keras和tensorflow。
为了不超过我仅有的8GB的公羊，我需要使用哪些关键的类和方法，从Numpy，到scipy，到熊猫，h5py，到keras？我有时间训练模特，我没有钱。我的数据集需要200 GB的内存。
在keras中有一个model_fit()方法。它需要X和Y numpy数组。如何让它接受磁盘上的hdf5 numpy数组？当指定模型架构本身时，我如何保存ram，因为工作内存不需要>8GB吗？
关于fit_generator，它接受hdf5文件吗？如果model_fit()方
浏览 5提问于2017-05-12得票数 2
2回答
请问有标准的paraview能读取的hdf5文件的标准范例吗？想在python里自己写paraview能读取的hdf5文件，但不知道格式是怎样的？
浏览 279提问于2023-10-09
9回答
我正在开发一个，用于向文件夹中添加元数据。提供的(Python) API允许您浏览和访问元数据，就像它只是另一个文件夹一样。因为它只是另一个文件夹。
\folder\.meta\folder\somedata.json
然后我遇到了及其派生的。
在“HDF5”( )一书中，我读到了它的优点，与在文件夹中使用文件相比，我在寻找使用它的好处，但我遇到的大多数内容都谈到了分层文件格式在通过API添加数据时的简单性方面的好处：
>>> import h5py
>>> f = h5py.File("weather.hdf5")
>>>
浏览 18提问于2014-03-02得票数 69
我正在尝试使用hdf5包从Python的.mat文件中读取子文件夹。我可以从数据库中提取整数和值，但无法读取字符串。result=matfile[“/pro/tttt/rrr”]
Return是一系列列表：
[[<HDF5 object reference>] [<HDF5 object reference>] [<HDF5 object reference>]]
我需要提取这些字符串，并将它们与另一列组合为其标头。有什么建议吗？
浏览 2提问于2021-05-14得票数 0
1回答
深入研究一个需要扩展的遗留项目(C++)，我意识到大约有40个读取器/写入器/解析器类。它们用于以不同的文件格式(二进制、hdf5、xml、文本等)读写各种类型的数据(不同的对象)；一种类型的对象通常绑定到一种或两种文件格式。这些班级中的大多数人对其他班级一无所知。接口和继承显然不为作者所知，设计模式也是如此。
在我看来，这简直是一团糟。另一方面，我不太确定如何处理这种情况。我至少会提取接口。我还想看看我是否可以在一些父类中使用公共代码，例如特定于hdf5读取器/写入器的代码。我还认为抽象工厂模式可能会有所帮助，但我从读者那里得到的对象完全不同。
你会如何处理这种情况？您将如何设计这些类？如果
浏览 2提问于2011-05-27得票数 5
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我现在正在学习Spark，它似乎是Pandas Dataframe的大数据解决方案，但是我有一个让我不确定的问题。
目前，我使用HDF5存储比内存更大的Pandas数据文件。HDF5是一个很好的工具，它可以让我在熊猫的数据上分块。因此，当我需要对大型Pandas数据进行处理时，我将以块的形式进行处理。但Pandas不支持分布式处理，HDF5仅适用于单个PC环境。
使用Spark可能是解决方案，但我对Spark的理解是，dataframe必须能够适应内存，并且一旦作为Spark数据存储加载，Spark将将数据分发给不同的工作人员进行分布式处理。
我的理解正确吗？如果是这样的话，那么星火如何处理大
浏览 0提问于2015-10-29得票数 5
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为了在重新编译后维护会话，我使用SQLServer来存储会话状态。只要我不存储自定义对象，这种方法就能很好地工作。当尝试在重新编译后使用已存储在会话中的自定义对象时，我得到以下错误：
[A]MyObject cannot be cast to [B]MyObject.
Type A originates from 'App_Code.9qazkuv_, Version=1.3.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null'
in the context 'Default' at location
浏览 4提问于2012-05-10得票数 1
我需要将我的程序的.plist同步到iCloud，以更新tableView并存储在云中。我该怎么做呢？我一直在看的所有教程要么显得过时，要么令人困惑。有什么简单的方法吗？
浏览 3提问于2014-05-12得票数 0
试图实现ytini (yt for Houdini) Python框架。
解决了大多数安装错误，但在加载数据文件时仍然得到以下信息
不确定这是否与ytini的某些配置有关，或者它是否更像是Python特定的错误。
Traceback (most recent call last): File "", line 14,
in File "/home/jim/.local/lib/python2.7/site-packages/yt/__init__.py", line 44,
in import yt.utilities.physical_consta
浏览 0提问于2018-11-03得票数 0
1回答
HDF5格式支持“分层”数据，这意味着数据元素和数组的一些“路径”。
但我看不出它是否支持“元组”，即不同大小的相关数据数组。
是吗？
浏览 1提问于2014-12-14得票数 0
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我正在尝试使用h5py将mp4视频的帧存储到hdf5中。一开始，我试着简单地不压缩数据。这导致5000MB的视频在存储在hdf5中时约为500 MB。我正在尝试使用gzip压缩来使数据集更易于管理，但是使用压缩大约需要一分钟来存储视频的一帧。下面是一个最小的代码示例
import h5py
hdf5 = h5py.File(file, mode='a')
dset = hdf5.create_dataset(dset_name, shape=(70000, 1080, 1920, 3),
dtype=np.uint8, chunks=True, compression
浏览 18提问于2017-01-19得票数 0
1回答
我有一个简单的问题，我情不自禁地觉得我错过了一些显而易见的东西。
我从源表( Server)读取数据，并创建了一个HDF5文件以通过以下方式存储数据：
output.to_hdf('h5name'，'df'，format='table'，data_columns=True，append=True，遵从=‘blosc’，min_itemsize = 10)
数据集大约有5000万行和11列。
如果我将整个HDF5读入数据RAM (通过HDFStore.select或read_hdf)，它将消耗大约24 of的内存。如果我将特定的列解析到read语句
浏览 2提问于2014-09-17得票数 5
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HDF5 :存储NumPy数据
、、、、
当我使用NumPy时，我以本机格式*.npy存储它的数据。它非常快，给了我一些好处，就像这个
I可以将*.npy从C代码中读取为简单的二进制数据(我的意思是*.npy与C结构兼容)
现在我正在与HDF5 (目前的PyTables)打交道。当我在本教程中阅读时，他们使用NumPy序列化程序来存储NumPy数据，这样我就可以像从简单的*.npy文件一样从C中读取这些数据了吗？
HDF5 5的numpy与C结构也是二元兼容的吗？
UPD：
我有matlab客户端从hdf5读取数据，但不想从C++读取hdf5，因为从*.npy读取二进制数据要快得多，所以我确实需要从C++读取hdf5 (二进制兼容性)
浏览 9提问于2010-11-09得票数 2
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我的项目检测汽车和显示是移动或不移动，所以基本上我有一个CSV文件，其中包含两个标签(移动和不移动)，我使用顺序模型(完全连接层)训练我的模型，并将其保存为hdf5格式。那么我现在的问题是，我是否可以将我的模型(hdf5)与目标检测算法一起使用(Faster R-CNN，YOLO)如果可以，我希望能找到关于这方面的明确教程，否则我的方法是错误的，我应该使用不同的方法吗
浏览 34提问于2021-04-23得票数 1
我刚开始为Android编程，所以也许我的问题很容易解决，但还是很难解决。我试图制作一个由不同数据类型组成的数组：
我必须在此补充：
int number String name int number\_2 int time int total
我现在的问题是如何以最简单的方式实现它，以及如何从它获取数据。如果我必须为这个变量获取不同的记录，并将其存储到列表中。
还有一个关于如何将我处理的所有值保存在数组中的问题。我必须保留它，因为在我的程序中，我必须返回到其他活动，转发到另一个，然后再次收集数据，并将其添加到我的数组中。
什么是最好和最简单的解决方案？
预先感
浏览 4提问于2014-01-14得票数 0
我有一个跨越多个hdf5文件的hdf5。基本上，我想做的是对数据集进行切片，并将结果片存储到hdf5。到目前为止，我尝试的基本上是这样的：
In [1]: import dask.array as da
In [3]: import numpy as np
In [5]: xs = da.from_array(np.linspace(0, 10), chunks=10) # could be from hdf5 files
In [7]: import h5py
In [8]: h5f = h5py.File('/tmp/paul/foo.h5')
In [9]: h
浏览 3提问于2018-05-08得票数 2
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我有100个熊猫数据帧存储在我计算机上的一个目录中的.pkl文件中。我想浏览所有的数据帧并将它们保存在一个HDF5文件中。我计划将所有数据帧保存在一个pickle文件中，但我听说HDF5更好，速度也更快。
首先，我是这样做的：
path = '/Users/srayan/Desktop/data/Pickle'
df = pd.DataFrame()
for filename in glob.glob(os.path.join(path, '*.pkl')):
newDF = pd.read_pickle(filename)
df = df.ap
浏览 1提问于2017-07-30得票数 1
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我有一个非常大的熊猫数据文件存储在hdf5文件中，我需要重命名数据文件的列。
简单的方法是使用HDFStore.select以块读取数据块，重命名列并将数据块存储到另一个hdf5文件中。
但我认为这是一种愚蠢而低效的方式。有办法直接重命名hdf5文件中的列吗？
浏览 1提问于2015-08-18得票数 1
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从R开始，从熊猫开始，我们生产R的用途是将大量的数据保存为.RData (通过save_image)到磁盘，并在下次加载工作区时使用它。似乎没有真正的解决办法来把整个熊猫的工作空间保存到磁盘上。
有迪尔，但看上去不像是有价值的生产。这是Pandas/Numpy的反模式吗？我认为应该有类似于HDF5 (或最近宣布的Apache )的东西来快照运行状态。
请注意，我不是在谈论休眠--我只是指这里的数据结构，而不是代码的运行状态或诸如此类的东西。
此外，关于中心的讨论还提到：
您可以使用hdf5，但在本例中，始终在使用它之前往返它，即使它是刚刚计算出来的--不幸的是，to_hdf/read_hd
浏览 0提问于2016-02-17得票数 0
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我最近升级了python安装上的表，一些奇怪的事情似乎发生在HDF5库中。
我得到了一堆数据，这些数据最初被保存为一个.mat文件，它使用HDF5格式。我一直在使用pyTables将其读到python中，到目前为止，它一直运行得很好。
我将pyTables升级到3.0版，这似乎也升级了我的HDF5安装(或者类似的东西)。现在，每当我试图将.mat文件读入内存时，都会得到以下错误：
Warning! ***HDF5 library version mismatched error***
The HDF5 header files used to compile this application
浏览 3提问于2013-11-16得票数 0
我正在将我的游戏从Cocos2d移植到Cocos2dx。我在一个模块中使用了以下代码
enter code here
NSMutableArray * tempArray = roomModels;
NSSortDescriptor *sortDescriptor = [NSSortDescriptor sortDescriptorWithKey:@"displayOrder" ascending:YES];
[tempArray sortUsingDescriptors:[NSArray arrayWithObject:sortDescriptor]];
有什么解决方案
浏览 0提问于2014-01-22得票数 0
4回答
如何有效地将.csv文件转换为.npy文件？
我试过：
import numpy as np
filename = "myfile.csv"
vec =np.loadtxt(filename, delimiter=",")
np.save(f"{filename}.npy", vec)
虽然上面的方法适用于小型文件，但我正在处理的实际.csv文件有大约1200万行，有1024列，在转换成.npy格式之前，需要很长时间才能将所有内容加载到内存中。
Q(第1部分)：对于大型CSV文件，有什么方法可以有效地将.csv加载/转换为.npy？
上面的代码
浏览 58提问于2022-10-13得票数 0
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我试图将一个hdf5加载到R中，并遇到一些问题。下面是我为配置环境所采取的步骤：
Mac 10.6 macportshdf5_1.6.9.tar.gz hdf5 1.8.3上的R 2.10.0 (x64)
我怀疑我所遇到的问题与我版本的HDF5和R模块所期望的不兼容有关。为了完整起见，我是如何安装R模块的：
安装--configure-vars='CPPFLAGS=-I/opt/local/include‘--配置-args=’-with-hdf5 5=/ /‘hdf5_1.6.9.tar.gz
这个造得很好。库似乎没有问题地加载，但是当我试图加载一个文件时，没有返回数据：
库(H
浏览 2提问于2009-11-12得票数 9
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最近，我了解到在/服务上发布的新存储层和降价消息。
因此，我想将我的一个存储桶的默认存储类从持久的、降低的可用性更改为Coldline，因为这对我要归档在那个桶中的文件是合适的。
不过，我收到一张纸条：
更改默认存储类只会影响添加到该存储桶中的对象。它不会更改已经在存储桶中的对象的存储类。
关于如何更改桶中所有现有对象的类(使用Google或gsutil)，有什么建议/建议吗？
浏览 7提问于2016-10-27得票数 8
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我想在用HDF5构建的项目中使用CMake绑定。所以我照常做：
find_package (HDF5 REQUIRED COMPONENTS CXX)
target_link_libraries(foo PUBLIC ${HDF5_LIBRARIES})
target_include_directories(foo PUBLIC ${HDF5_INCLUDE_DIRS})
这过去一直工作到我们的集群(HPC)升级。现在，我在链接过程中得到了错误：
function MPI::Win::Set_name(char const*): error: undefined reference to &#
浏览 2提问于2018-07-27得票数 0
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1回答
我已经使用file = open()命令创建了一个hdf5文件。在这种情况下，我可以写入和读取该文件。但是当我尝试file.keys()时，它给了我一个属性错误。错误是AttributeError: 'file' object has no attribute 'keys'。
然后，我使用file = h5py.File()命令创建了一个新的hdf5文件。在这种情况下，我可以读取和使用命令file.keys()而不会出现任何错误。但是我不能在这个文件里写。错误是AttributeError: 'File' object has no attrib
浏览 0提问于2015-06-28得票数 0
1回答
我已经和laravel合作了几年了。我的传统方法是在app下有一个类文件夹，并将我的数据访问函数放在类中。保持控制器清洁，利用类来完成肮脏的工作。
最近，一位同事发现了存储库，我一直在阅读它们，我感到很困惑。
利用一个存储库，我的应用程序/类/文件夹和“传统”类还有地方吗？有可能保持健康的平衡吗？当涉及到存储库设计模式时，是否有理由完全参与？
“最佳实践”对此有什么意见吗？
谢谢
浏览 3提问于2017-03-22得票数 1
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2回答
我想以编程方式更改HDF5文件中与数据集关联的数据。我似乎找不到一种方法，既不能按名称删除数据集(允许我用修改后的数据重新添加它)，也不能按名称更新数据集。我使用的是HDF5 1.6.x的C应用程序接口，但是指向任何HDF5应用程序接口的指针都会很有用。
浏览 3提问于2009-01-15得票数 4
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2回答
我是HDF5的新手。我正在尝试将高光谱图像原始文件转换为HDF5文件，但我没有找到正确的方法。有人知道如何在HDF5文件中转换原始文件吗？
提前谢谢。
浏览 3提问于2013-10-17得票数 0
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1回答
不幸的是，我无法检查这一点，因为我没有IDL或Matlab许可证，这就是我在这里问的原因。
场景是，我用熊猫保存HDF5文件，其中一个列是对象。IDL和Matlab有很好的HDF5读取库(至少我听说过)，但是IDL/Matlab用户能够对HDF5文件中的datetime对象做任何有用的事情吗？
浏览 2提问于2014-03-05得票数 2
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我在列中有天文数据，看上去像这样
M200c, M200m, dec, ra
19.4, 20.4, 1.33, 4.68
...
我需要以hdf5格式保存我的数据，这样它就可以输入到脚本中。我知道hdf5文件应该具有的结构，从提供的示例来看，它提供了这样的结构：
import nexusformat.nexus as nx
f = nx.nxload('example_input_file.hdf5')
print(f.tree)
>>> root:NXroot
>>> Data:NXgroup
>>> M2
浏览 6提问于2022-10-28得票数 0
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2回答
我想在hdf5文件中存储空值。
h5file = tables.open_file("demo.h5", mode="w", title="demo")
group = h5file.create_group('/', 'depth','Dept Data information')
table = h5file.create_table(group, 'readout', depthdata , "depth data")
row_data = table.row
浏览 1提问于2017-10-24得票数 2
在上面的文章中，他们同时创建了JSON和HDF5文件，
# serialize model to JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
json_file.write(model_json)
# serialize weights to HDF5
model.save_weights("model.h5")
print("Saved model t
浏览 1提问于2021-06-30得票数 0
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我正在使用C++ & HDF5编写一个文件。但它遇到了一些问题。这是我使用的代码：
void fileRead::writeFile(string name, const vector<double>* data) {
int dimn = data->size();
hsize_t dim[1] = {data->size()}; //-> 2^13!!!
hid_t sid = H5Pcreate(H5P_DATASET_CREATE);
hid_t didProp = H5Screate_simple(1,dim,NULL);
H5Pset_la
浏览 0提问于2013-06-14得票数 2
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