因为研究方向的变动将本号更名为《R语言交流中心与Python深耕之路》,从R语言扩展到Python编程。今天给大家介绍下一个完整的深度学习模型的构建所需要的必备python模块。
HDF5(Hierarchical Data Format 5)是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库,提供了对HDF5文件的高级封装,使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。
这里不在赘述,参考如何获取NASA数据,下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示,如何利用R语音进行读取,然后绘图。先加载所需R包及地图文件
在处理分子动力学模拟的数据时,不可避免的会遇到众多的大轨迹文件。因此以什么样的格式来存储这些庞大的轨迹数据,也是一个在分子动力学模拟软件设计初期就应该妥善考虑的问题。现有的比较常见的方式,大致可以分为存成明文的和存成二进制的两种方式。这两种方式各有优劣,明文存储可读性较好,二进制文件压缩率较好,不会占用太大的空间。又因为我们也不会经常性的去打开轨迹文件一个一个的检索,因此二进制文件是一个更好的存储格式选项。如果不仅仅限于分子动力学模拟的领域,在其他数据领域经常用的格式有npz等。而经过各种格式的对比之后,发现hdf5格式是一种非常适合用来存储分子动力学轨迹的文件,其原因主要有:
一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话:groups类比词典,dataset类比Numpy中的数组。 HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近,但是支持更多对外透明的存储特征,如数据压缩,误差检测,分块传输。
数据分析过程中,需要对获取到的数据进行分析,往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式,不同的数据文件需要用到不同的导入方式,相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件(即.hdf文件)的读取、处理与像元值可视化等操作。此外,基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图,读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
HDF(Hierarchical Data Format)指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。详见其官方介绍:https://support.hdfgroup.org/HDF5/ 。
MODIS数据火点提取 【数据准备】 所需数据:MODIS02数据 注意下载1KM的数据(因为需要用到红外波段,而红外波段的空间分辨率较低) 网站:https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/imageViewer
一般来说,深度学习的训练数据和训练后的参数都会保存为h5格式文件,对于训练数据来说,深度学习中当训练大量数据时,如果从硬盘中加载再预处理,再传递进网络,这是一个非常耗时的过程。其中从硬盘中读取图片会花费大量时间,更可行在方法是将其存在单个文件中,如h5文件。
H5文件是层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据.
一个HDF5文件就是一个容器,用于储存两类对象:datasets,类似于数组的数据集合;groups,类似于文件夹的容器,可以储存datasets和其它groups。当使用h5py时,最基本的准则为:
以上就是python查看hdf5文件的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,存储图像和数据
h5py官方文档:https://docs.h5py.org/en/stable/build.html
今天打算使用GDAL读取MODIS影像数据,由于我的MODIS是HDF4格式,而默认的GDAL是不包含HDF数据驱动的,所以必须重新编译GDAL。 我的开发环境是Ubuntu 14.04,首先安装需要的HDF包。 sudo apt-get install libhdf4-alt-dev libhdf5-dev libnetcdf-dev hdf4-tools hdf5-tools libgeos-dev libproj-dev 其中,libhdf4-alt-dev,libhdf5-dev,libnetcdf-dev分别是HDF4, HDF5, NetCDF数据的开发库,hdf4-tools和hdf5-tools分别是HDF4和HDF4的命令行工具。libgeos-dev和libproj-dev分别是GEOS和Proj.4的库。 特别需要注意的是:对于HDF4不要安装libhdf4-dev而需要安装libhdf4-alt-dev。我今天刚开始安装的是libhdf4-dev,编译安装都没有问题。但是读数据的时候一直提示打不开HDF4的数据。折腾了好久,最后,网上查询到说是libhdf4-dev包中含有一个NetCDF库的兼容API导致的。 接下来是下载源码进行编译,进入源码目录,执行下面命令。 ./configure --with-geos --with-static-proj4 --with-hdf4 --with-hdf5 --with-netcdf --enable-debug make sudo make install 将lib库添加到用户环境变量中,我是在~/.profile文件中进行的配置: export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/usr/lib:/usr/local/lib 最后使用sudo ldconfig命令使之生效。 利用其读取MODIS数据如下图:
LMDB格式的优点: - 基于文件映射IO(memory-mapped),数据速率更好 - 对大规模数据集更有效.
其实使用第一次的方法是有好处的,你可以任意改变镶嵌重叠区域的代码构造,你可以用顶层像元、底层像元、平均像素值等不同的算法,理论上gdal_merge.py应该也有这些代码,暂时没有研究,不过能用python进行镶嵌的实现,也是足够让人兴奋了。
MODIS是传感器而不是卫星(Landsat是卫星) MODIS传感器的全称为中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer),主要搭载在Terra和Aqua星上。
ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包,实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据;于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍,ShinyCell相比同类工具具有多个优势,例如直观的side-by-side的降维可视化方式,hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速,支持pdf/png保存图片,支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档,学习记录如下。
Milvusdm (Milvus Data Migration) 是一款针对 Milvus 研发的数据迁移工具,支持 Milvus 数据传输以及数据文件的导入与导出:
但无论这些工具包处理数据的时间多快,在碰到例如10G以上的数据时,都还是会耗费一些时间的,快的可能几十秒,慢的可能几十分钟,然后再进行一些特征抽取等等,快的话也得几十分钟,而此时,为了节省时间消耗,我们就需要将这些中间结果线存储到磁盘上面,而不同格式的存储,带来的差别是巨大的,比如:
convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。
在机器学习项目中,如果使用的是比较小的数据集,数据集的处理上可以非常简单:加载每个单独的图像,对其进行预处理,然后输送给神经网络。但是,对于大规模数据集(例如ImageNet),我们需要创建一次只访问一部分数据集的数据生成器(比如mini batch),然后将小批量数据传递给网络。其实,这种方法在我们之前的示例中也有所涉及,在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中,我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集,虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。Keras提供的方法允许使用磁盘上的原始文件路径作为训练输入,而不必将整个数据集存储在内存中。
IOR是一个并行的IO基准,可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准,专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端,并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明(Install),初学者教程(IOR的第一步),以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的,我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
HDF(Hierarchical Data Format层次数据格式)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式,最开始由美国国家超算中心研发,后来由一个非盈利组织HDF Group支持。HDF支持多种商业及非商业的软件平台,包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等,现在也提供了Spark。其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5。h5是HDF5文件格式的后缀。h5文件对于存储大量数据而言拥有极大的优势,这里安利大家多使用h5文件来存储数据,既高逼格又高效率。
Pandas 提供了强大的 IO 操作功能,可以方便地读取和写入各种数据源,包括文本文件、数据库、Excel 表格等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
如果在Python中使用pandas库时遇到了以下错误信息:ImportError: HDFStore requires PyTables, "No module named 'tables'",那么说明你的环境缺少PyTables库。 PyTables是一个用于在Python中操作HDF5文件的库,而pandas使用了PyTables来支持HDF5数据的存储和读取。因此,在使用pandas来读取或存储HDF5文件时,需要先安装PyTables库。 下面是解决这个问题的步骤:
hdf5文件是一种大数据存储结构,除了目前介绍的hdf5r包之外,同时cran中的h5包,Bioconductor中的rhdf5也能够实现类似的功能。
(1)numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
python中提供了多种方式来处理netcdf文件,这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具,常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言,根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取,此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
数据输入输出通常可以划分为几个大类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据,利用Web API操作网络资源。
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型,以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
HDF(Hierarchical Data Format)由NCSA(National Center for Supercomputing Applications)设计提出,官方对其定义是:HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
该文件可以在this link中找到,名为“vstoxx_data_31032014.h5”。我试图运行的代码来自Yves Hilpisch的《Python for Finance》一书,内容如下:import pandas as pd
现在的数据科学比赛提供的数据量越来越大,动不动几十个GB,甚至上百GB,这就要考验机器性能和数据处理能力。
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始,它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
2、该标签下的数据集分割为训练集(train images),验证集(val images),训练标签(train labels),验证标签
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本,前两年在GitLab上开源;QCMaquis前几个月在GitHub上开源,二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》,文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
数据处理是一个当下非常热门的研究方向,通过对于大型实际场景中的数据进行建模,可以用于预测下一阶段可能出现的情况。比如我们有过去的2002年-2018年的黄金价格的数据:
VMD是分子动力学模拟领域常用的一款可视化软件,可以非常直观方便的展示分子的运动过程。而VMD本身对展现的格式有一定的要求,如果不是常见的rst等类型的坐标文件的话,就需要自己手动去实现一个可视化的插件。这里我们介绍的是通过VMD来可视化hdf5格式的坐标文件——hdf5是量子化学领域非常常用的一个数据格式,对于规模较大的数据集有很好的性能支持。
今天给大家介绍下,R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候,经常需要用到降雨量的信息,而NASA提供了每年,每个月甚至每天的降雨量数据。 如何下载NASA降雨量数据,见此链接。
H5文件是层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。接触到这个文件格式也是因为上Coursera深度学习课程的时候,作业用到了。它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据。目前由非营利组织HDF小组提供支持。
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容,因为会占用系统的内存,可以选择分块读入再进行拼接:
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