展开

关键词

Ubuntu: HDF5报错: HDF5 header version与HDF5 library不匹配

今天在执行一个用到hdf5的python脚本时,遇到如下错误 Warning! ***HDF5 library version mismatched error*** The HDF5 header files used to compile this application do not match the version used by the HDF5 library to which this application is linked. version of static or shared HDF5 library. Headers are 1.8.11, library is 1.8.9         SUMMARY OF THE HDF5 CONFIGURATION         ==

42430

大数据存储_hdf5 简介

hdf5 简介 ? 概述 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 hdf5的优势 通用数据模型,可以通过无限多种数据类型表示非常复杂 结构 hdf5结构分为两个部分,一个是group,一个是dataset。 hdf5的文件格式,极其类似unix操作系统 datasets HDF5数据集包含数据和描述文件也就是metadata ? hdf5是一个非常专业的数据存储格式,同时支持的数据类型广泛,有更高级的使用,但是考虑到时间和需求,我应该不会在这方面深入过多,后续应该会更新r语言的hdf5文件处理,python备用。

1.6K10
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    install hdf5 on ubuntu

    install hdf5 on ubuntu 12.04 you can probably install the debian libraries into quantal with no issues Code: $apt-get install devscripts equivs ubuntu-dev-tools $pull-debian-source hdf5 experimental $cd hdf5-* $sudo mk-build-deps -ir $debuild -us -uc 上述方法现在已经不适用,Google后发现,可以直接使用hdf5 二进制包,由于本机为64bit linux,下载64位下的二进制包: $wget http://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/hdf5-1.8.9/bin shared $source .bashrc 安装 blosc (可选) 安装 lzo2-2 lzo2-dev sudo apt-get install lzo2-2 lzo2-dev 至此HDF5

    1.5K10

    hdf5 模块使用方法

    本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/hdf5-usage/ 介绍了hdf5的用法 简介 HDF(英语:Hierarchical Data 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 读取keys无法显示 import h5py data = h5py.File('your_file_name') data.keys() 此时KeysV显示iew(<HDF5

    29810

    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    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。 ? 图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下: ❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称 图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时,HDF5是你不错的选择。

    1.7K20

    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    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。 图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下: ❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称 用时仅为csv的1/13,因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时,HDF5是你不错的选择。

    10630

    Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5

    由于 Zarr 格式比 NetCDF4/HDF5 格式具有更快的处理速度,已经在云平台得到较为广泛的应用。近几年在国外地球科学领域也得到了广泛关注。 总的来说,相比于 NetCDF 和 HDF5 而言, Zarr 尚处于完善阶段,仍不成熟。但在未来数据上云的情况下,Zarr还是有不错的发展前景。

    9430

    cmake 3.5:find_package(HDF5) 指定HDF5_ROOT无效问题

    我们知道cmake提供了FindHDF5.cmake(位置:$cmake_root/Modules)模块用于搜索HDF5组件。 通过查看FindHDF5.cmake的源码可以知道,可以通过定义HDF5_ROOT环境变量,来指定要使用的HDF5位置。 (HDF5)时cmake自做聪明的找到系统安装的版本。 @FindHDF5.cmake 然而理想很丰满,现实很骨感,当我使用HDF5_ROOT来指定HDF5安装位置时,cmake在执行find_package(HDF5)却并没有找到我编译的版本,还是找到了 Used only to detect HDF5 compile flags." ) 上面的代码中,通过ENV HDF5_ROOT这样的写法来引用一个环境变量,这显然是错误的。

    57590

    完美解决keras 读取多个hdf5文件进行训练的问题

    由于HDF5的特性,所有数据需要一次性读入到内存中,才能保存。 为此,我采用分批次分为2个以上HDF5进行存储。 ("val",valid_images,valid_labels,VAL_HDF5)] for (dType,images,labels,outputPath) in datasets: # HDF5 ("val",valid_images,valid_labels,VAL_HDF5)] for (dType,images,labels,outputPath) in datasets: # 初始化HDF5 = [] valid_images = [] train_labels = [] valid_labels = [] counter = counter + 1 print("All File HDF5 not os.path.exists(data_path): os.makedirs(data_path) load_dataset(path,data_path) 以上这篇完美解决keras 读取多个hdf5

    40920

    VMD可视化hdf5格式的分子坐标文件

    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。 安装hdf5插件 这里本地使用的是Ubuntu20.04的系统,如果是其他系统,有可能需要针对性的修改下。 首先我们将这个hdf5插件的源码下载到本地: $ git clone https://github.com/h5md/VMD-h5mdplugin.git 正克隆到 'VMD-h5mdplugin'.. 的插件就已经被包含在其中,我们可以直接加载hdf5格式的坐标文件。 是量子化学领域常用的一个二进制文件存储格式,本文通过介绍VMD-h5mdplugin这个插件的安装和使用方法,进一步演示了如何在VMD上直接展示hdf5格式文件的分子构象。

    15240

    (数据科学学习手札63)利用pandas读写HDF5文件

    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。 二、利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出   pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下:   path:字符型输入,用于指定h5文件的名称(不在当前工作目录时需要带上完整路径信息 比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异:   csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下,接下来我们关闭所有IO连接,运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异

    50300

    (数据科学学习手札63)利用pandas读写HDF5文件

    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。 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下,接下来我们关闭所有IO连接,运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异: import pandas HDF5用时仅为csv的1/13,因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时,HDF5是你不错的选择。   以上就是本文的全部内容,如有笔误望指出!

    92030

    在VMD上可视化hdf5格式的分子轨迹文件

    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: 层级结构,可读性相对较好,有silx view这样轻量级的软件可以直接高效读取hdf5文件的内容; 压缩率高,存储下来的文件大小远小于csv等明文数据格式; 支持数据帧读取,有很多高效的数据处理软件如vaex专门针对hdf5格式的文件读、写、可视化等进行了优化; 在传统量子化学领域,hdf5格式的文件就得到了大量的使用 ,在分子动力学中使用hdf5格式有向上兼容的一层含义。 在确定需要选择hdf5格式的文件作为分子动力学轨迹的存储格式之后,我们需要考虑下一步如何在已有的可视化软件,如VMD中,去展示hdf5格式的轨迹文件。 而相应的,我们也需要一些配套的可视化软件,用来展示HDF5文件中存储的内容。本文所介绍的改进版的VMD-h5mdplugin插件,可以在VMD中直接展示HDF5的分子运动轨迹,并给出了相应的案例。

    6910

    CESM 2.1.1 移植指南(CentOS 7.6)

    3 /path/to/HDF5 HDF5的安装规划路径。 4 /path/to/PNETCDF Pnetcdf的安装规划路径。 5 /path/to/NETCDF Netcdf的安装规划路径。 3 安装HDF5 参考4.2 安装HDF5。 4 安装PNETCDF 参考4.3 安装PNETCDF。 5 安装NETCDF 参考4.4 安装NETCDF。 /to/HDF5/lib -Wl,-rpath=/path/to/NETCDF/lib" export CFLAGS="-L/path/to/HDF5/lib -L/path/to/NETCDF/lib -I/path/to/HDF5/include -I/path/to/NETCDF/include" export CXXFLAGS="-L/path/to/HDF5/lib -L/path/to/ NETCDF/lib -I/path/to/HDF5/include -I/path/to/NETCDF/include" export FCFLAGS="-L/path/to/HDF5/lib -L

    1.1K50

    【Kaggle竞赛】h5py库学习

    (3)h5py h5py是对HDF5文件格式进行读写的python包,关于h5py更多介绍与安装,参考官方网站 。 二,h5py库学习 2.1,h5py库了解 h5py这个库是用于HDF5二进制数据格式的python接口,而HDF5是一种针对大量数据进行组织和存储的文件格式,它包含了数据模型,库和文件格式标准。 HDF5可以让我们存储大量的数字数据,并且很容易操纵来自于Numpy库的数据。举个例子来说,就是我们可以对存储在磁盘上的多TB数据进行切片操作,就像操作Numpy数组一样方便。 2.2,文件对象(File Objects) HDF5文件通常像标准的Python文件对象一样工作。它们支持r/w/等工作模式,并且会在不再使用时关闭。在HDF5文件中没有文本和二进制的概念。 print("Total size:", len(data)) print("First bytes:", data[:10]) 2.3,组(Groups) 组是HDF5文件组织的容器机制之一。

    7110

    Python的h5py模块

    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。2. 读取和保存HDF5文件1) 读取HDF5文件的内容首先我们应该打开文件:>>> import h5py>>> f = h5py.File('mytestfile.hdf5', 'r')请记住h5py.File >>> dset = f['mydataset']Dset是一个HDF5的dataset对象,我们可以像Numpy的数组一样访问它的属性和数据。 HDF5的分层结构“HDF”代表”Hierarchical Data Format”(分层数据格式). HDF5文件本身大小没有限制,但是HDF5的一个dataset最高允许32个维,每个维度最多可有2^64个值,每个值大小理论上可以任意大 b.

    1.6K20

    CESM 2.1.1 移植指南(CentOS 7.6)

    3 /path/to/HDF5 HDF5的安装规划路径。 4 /path/to/PNETCDF Pnetcdf的安装规划路径。 5 /path/to/NETCDF Netcdf的安装规划路径。 3 安装HDF5 参考4.2 安装HDF5。 4 安装PNETCDF 参考4.3 安装PNETCDF。 5 安装NETCDF 参考4.4 安装NETCDF。 /to/HDF5/lib -Wl,-rpath=/path/to/NETCDF/lib" export CFLAGS="-L/path/to/HDF5/lib -L/path/to/NETCDF/lib -I/path/to/HDF5/include -I/path/to/NETCDF/include" export CXXFLAGS="-L/path/to/HDF5/lib -L/path/to/ NETCDF/lib -I/path/to/HDF5/include -I/path/to/NETCDF/include" export FCFLAGS="-L/path/to/HDF5/lib -L

    1.9K20

    Milvus 数据迁移工具 -- Milvusdm

    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: Faiss to Milvus:将未压缩的 Faiss 文件导入 Milvus HDF5 to Milvus:将 HDF5 格式的文件导入 Milvus Milvus to Milvus:支持 Milvus 之间的数据迁移 Milvus to HDF5:将 Milvus 数据批量备份为 HDF5 配置参数 通过指定 data_path 或 data_dir 读取 HDF5 格式的数据并导入 Milvus 中。 运行 $ milvusdm --yaml H2M.yaml ▶️具体实现 读取 HDF5 格式的文件,返回特征向量和对应的 ids 并导入 Milvus。 Milvusdm 主要支持以下四个功能:Faiss to Milvus、HDF5 to Milvus、Milvus to Milvus、Milvus to HDF5

    49220

    Python数据分析-数据加载、存储与文件格式

    Contents 1 读写文本格式的数据 2 二进制数据格式 2.1 使用HDF5格式 2.2 读取Microsoft Excel文件 2.3 Web APIs交互 3 数据库交互 4 参考资料 访问数据通常是数据分析的第一步 使用HDF5格式 HDF5是一种存储大规模科学数组数据的非常好的文件格式。它可以被作为C标准库,带有许多语言的接口,如Java、Python和MATLAB等。 HDF5中的HDF指的是层次型数据格式(hierarchical data format)。每个HDF5文件都含有一个文件系统式的节点结构,它使你能够存储多个数据集并支持元数据。 与其他简单格式相比,HDF5支持多种压缩器的即时压缩,还能更高效地存储重复模式数据。对于那些非常大的无法直接放入内存的数据集,HDF5就是不错的选择,因为它可以高效地分块读写。

    5210

    Caffe - 创建LMDBHDF5格式数据

    Python 创建LMDB/HDF5格式数据 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. HDF5的特点: - 易于读取 - 类似于mat数据,但数据压缩性能更强 - 需要全部读进内存里,故HDF5文件大小不能超过内存,可以分成多个HDF5文件,将HDF5子文件路径写入txt中 , datum.height, datum.width) # 或 data = caffe.io.datum_to_array(datum) labels = datum.label HDF5 创建和读取 import h5py import numpy as np # 创建HDF5文件 imgsData = np.zeros((10,3,224,224)) # Images labels Images数据 f['labels'] = labels # 写入Labels数据 f.close() # # 读取HDF5

    1.2K30

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券