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...@CentOS5x64 Configure mode: production Host system: x86_64-unknown-linux-gnu... Uname information: Linux centos5x64 2.6.18-348.el5 #1 SMP Tue Jan 8 17:53:53 EST 2013...x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux Byte sex: little-endian Libraries
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.../usr下安装的版本,调用代码下如: export HDF5_ROOT=$hdf5_install_folder cmake ....Used only to detect HDF5 compile flags." ) 上面的代码中,通过ENV HDF5_ROOT这样的写法来引用一个环境变量,这显然是错误的。
install hdf5 on ubuntu 12.04 you can probably install the debian libraries into quantal with no issues...$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.../linux-x86_64/hdf5-1.8.9-linux-x86_64-shared.tar.gz 解压后,并在.bashrc中设置: $export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH...:/usr/local/lib:$HOME/hdf5-1.8.9-linux-x86_64-shared/lib $export HDF5_DIR=$HOME/hdf5-1.8.9-linux-x86
HDF也是一种自描述格式文件,主要用于存储和分发科学数据。气象领域中卫星数据经常使用此格式,比如MODIS,OMI,LIS/OTD等卫星产品。对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。...这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。...此外,gdal也可以处理HDF(NetCDF,GRIB等)格式数据。...某月全球闪电密度分布 上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化,HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了更详细的示例。
MAIAC产品在NASA官网中以HDF(Hierarchical Data Format)存储的格式为主。...1、注册-登录 2、搜索选择数据 3、下载 于是我得到了一个HDF(其实是一堆)数据: 这里有几个注意的: A2017365代表数据的时间,2017是年份,365代表第365天的数据。...首先,导入库: import gdal 紧接着,重头戏,开始读取: hdf=r'C:\pytemp\Thesis\aodrepair\maiac\hdf\MCD19A2.A2017365.h21v03.006.2018119214031....hdf' ds=gdal.Open(hdf) sub=ds.GetSubDatasets() 可以发现,HDF文件中包含了13个层。...以上,就是今天要讲解的HDF数据的读取~ 彩蛋~ 数据打开了,稍加处理(选取每个维度的最大值): max函数 最后得到这么一张AOD分布图。
文件 将hdf文件存在Landcover文件夹目录下,然后查看hdf文件 > hdf=list.files(pattern = ".hdf") > hdf [1] "MCD12C1.A2010001.006.2018053185051....hdf" "MCD12C1.A2011001.006.2018053185321.hdf" [3] "MCD12C1.A2014001.006.2018053185556.hdf" "MCD12C1.....hdf" [7] "MCD12C1.A2018001.006.2019200161458.hdf" 譬如我们需要读取第二个文件 MCD12C1.A2011001.006.2018053185321.hdf...hdf_filesname=hdf[2] hdf_tif_name=paste0(unlist(str_split(hdf_filesname,".hdf"))[1],".tif") gdalinfo(...hdf_filesname) hdf_time = str_extract(hdf_filesname,"()[0-9]{7}") sds = get_subdatasets(hdf_filesname
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。
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
HDF5 读取 pd.read_hdf('foo.h5', 'df') 写入 df.to_hdf('foo.h5', 'df') 3.
HDF和NetCDF简介 HDF HDF(Hierarchical Data Format)由NCSA(National Center for Supercomputing Applications)...HDF是对HDF数据模型,数据格式以及HDF库API等一系列技术的总称. HDF的最新版本是HDF5....HDF数据模型基于组(groups)和数据集(datasets)概念:如果把HDF数据比作磁盘,那么组相当于文件夹,数据集相当于文件。组和数据集都有用户自定义的属性(attributes)....MODIS影像,以及我国的风云卫星数据都适用HDF格式进行存储....HDF和NetCDF栅格数据集特点 HDF和NetCDF数据都可能包含数据子集(一个文件中包含多个子文件),我们需要找出需要的子集数据,然后就可以像普通的GeoTIFF影像那样进行读写和操作了.
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。
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...第二种读入h5格式文件中数据的方法是pandas中的read_hdf(),其主要参数如下: ❝「path_or_buf」:传入指定h5文件的名称 「key」:要提取数据的键 ❞ 需要注意的是利用read_hdf
MOD043km的hdf数据转为tifc尝试了两种办法,1是靠 gdal.open(r'D:/Thesis/ML/modis3km/MOD04_3K.A2018001.0320.061.2018003202214....hdf') 代码如下: import gdal, osr import numpy as np import os import rasterio from rasterio.warp import...import convertModisGDAL ds = gdal.Open(r'D:/Thesis/ML/modis3km/MOD04_3K.A2018001.0320.061.2018003202214.hdf...坐标参数,还有行列数目貌似 于是尝试第二种办法: import subprocess import os subprocess.call('gdal_translate'+' -of GTiff'+' "HDF4..._EOS:EOS_SWATH:"D:/Thesis/ML/modis3km/MOD04_3K.A2018001.0320.061.2018003202214.hdf":mod04:Image_Optical_Depth_Land_And_Ocean
# csv保存 # hdf保存 # csv读取 # hdf读取 程序用时:0.015 程序用时:0.9985 程序用时:0.009 程序用时:0.0369 对比2:数据100*10 df = tool.generate_sampleDF...# csv保存 # hdf保存 # csv读取 # hdf读取 程序用时:0.2383 程序用时:1.0308 程序用时:0.0499 程序用时:0.016 对比4:数据10000*100 df =...# csv保存 # hdf保存 # csv读取 # hdf读取 程序用时:2.0895 程序用时:1.0073 程序用时:0.4055 程序用时:0.0169 对比5:数据10000*1000 # csv...保存 # hdf保存 # csv读取 # hdf读取 df = tool.generate_sampleDF(10000,1000) ?...# csv保存 # hdf保存 # csv读取 # hdf读取 程序用时:23.5693 程序用时:2.2057 程序用时:3.3697 程序用时:0.0619 补充知识:python:n个点m条边有权无向图
参考链接: 数据科学用Python 原文链接:https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203 HDF也是一种自描述格式文件,主要用于存储和分发科学数据...对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。...此外,gdal也可以处理HDF(NetCDF,GRIB等)格式数据。 ...格式数据处理和可视化,HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了 更详细的示例。
为大数据而生hdfr5 概述 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。...简单开始 创建文件、分组和数据集 library(hdf5r) # 创建一个临时hdf5文件 test_filename <- tempfile(fileext = ".h5") # 读取hdf5文件,...H5S_SIMPLE ## 4 H5S_SIMPLE attributes, datatypes, datasets的信息 HDF5...然而,hdf5-table类型只有一个维度,因此,不可能有选择地读取列所有的列都必须在同一时间读取 # 读取1-5行的数据 weather_ds[1:5] ## origin year month...此外,只要任何对象仍然打开,文件就不能以常规方式重新打开,因为HDF5禁止文件被多次打开。 close all关闭文件以及与文件关联的所有对象。任何指向该对象的r6类都将自动失效。
python如何查看hdf5文件 说明 1、hdf5不支持用其他浏览器打开,建议写一个代码来进行读取。 2、读取HDF5文件中的所有数据集,然后传输到路径。...实例 # 读取HDF5文件中的所有数据集 def traverse_datasets(hdf_file): import h5py def h5py_dataset_iterator...for group (go down) yield from h5py_dataset_iterator(item, path) with h5py.File(hdf_file...path, dset) return None # 传入路径即可 traverse_datasets('datasets/train_catvnoncat.h5') 以上就是python查看hdf5
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式,这些文件格式已经发展的比较成熟了,大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。...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。
torch-hdf5 sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools git clone https://github.com/deepmind.../torch-hdf5 cd torch-hdf5 sudo luarocks make hdf5-0-0.rockspec LIBHDF5_LIBDIR=”/usr/lib/x86_64-Linux-gnu
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