作为评估项目的一部分，我正在将现有的C++应用程序移植到GO。作为其中的一部分，我需要读取两个数据集属性，这些属性在一些文件中存储为double，在一些文件中存储为float。我用来处理此问题的C++代码如下所示(我们在DebianLinux上使用libhdf5-cpp-100)。constautoatt=dataSet.openAttribute(attributeName);if(att.getDataType()==H5::PredType::NATIVE_DOUBLE){att.read(att.getDataType(),&attributeValue);}elseif(at
我正在打开一个现有的HDF5文件以添加数据；我想确保名为/A的组存在以供后续访问。我正在寻找一种简单的方法来有条件地创建/A(如果不存在，则创建并返回新组，或者返回现有组)。一种方法是测试/A是否存在。我怎样才能有效地做到这一点？根据API文档，我可以这样做:H5::H5Fileh5file(filename,H5F_ACC_RDWR);H5::H5Groupgrp;try{grp=h5file.openGroup("A");}catch(H5::Exception&e){/*groupdoesnotexists,createit*/grp=h5file.createGroup("A"
我在HDF51.8.7中使用HDF5C++API，并希望使用H5::Attribute实例在H5::DataSet实例中设置几个标量属性，但找不到任何示例。使用CAPI非常简单:/*Valueofthescalarattribute*/intpoint=1;/**Createscalarattributeforthedataset,my_dataset.*/aid2=H5Screate(H5S_SCALAR);attr2=H5Acreate(my_dataset,"Integerattribute",H5T_NATIVE_INT,aid2,H5P_DEFAULT);/**Writesc
给定一个字符串vector，将它们写入HDF5数据集的最佳方法是什么？目前我正在做类似以下的事情:constunsignedintMaxStrLength=512;structTempContainer{charstring[MaxStrLength];};voidwriteVector(hid_tgroup,std::vectorconst&v){////Firstlycopythecontentsofthevectorintoatemporarycontainerstd::vectortc;for(std::vector::const_iteratori=v.begin(),end
我正在处理大量文件，对文件的每次处理将输出数千个float数组，并将将所有文件的数据存储在单个hdf5中的一个巨大数据集中，以进行进一步处理。目前，我对如何将数据附加到hdf5文件感到困惑。(上面代码中的注释)在上面的2个for循环中，如您所见，我想一次将1维浮点数组附加到hdf5中，而不是整体。我的数据以TB为单位，我们只能将数据附加到文件中。有几个问题:在这种情况下如何追加数据？我必须使用哪种功能？现在，我有fdim[0]=928347543，我尝试放入HDF5的无穷大标志，但运行时执行失败。有没有办法做到这一点？我不想计算每次的数据；有没有一种方法可以简单地继续添加数据而无需关心
我正在设置一个TensorFlow管道，用于读取大型HDF5文件作为我的深度学习模型的输入。每个HDF5文件包含100个可变大小长度的视频，这些视频存储为压缩JPG图像的集合(以使磁盘上的大小易于管理)。使用tf.data.Dataset和到tf.py_func的映射，使用自定义Python逻辑从HDF5文件中读取示例非常容易。例如:defread_examples_hdf5(filename,label):withh5py.File(filename,'r')ashf:#readframesfromHDF5anddecodethemfromJPGreturnframes,labelf
有没有办法从hdf5文件中删除数据集，最好使用h5py？或者，是否可以覆盖一个数据集，同时保持其他数据集不变？据我了解，h5py可以以5种模式读写hdf5文件f=h5py.File("filename.hdf5",'mode')wheremode可以是rforread,r+forread-write,aforread-write但如果它创建一个新文件不存在，w用于写入/覆盖，w-与w相同，但如果文件已存在则失败。我已经尝试了所有但似乎没有一个工作。非常感谢任何建议。 最佳答案 是的，这可以做到。withh5py.File(input
给定一个包含混合文本/数字的大型(10GB)CSV文件，创建具有相同内容的HDF5文件同时保持合理内存使用的最快方法是什么？如果可能，我想使用h5py模块。在下面的玩具示例中，我发现了一种将数据写入HDF5的非常慢和非常快的方法。以10,000行左右的数据block写入HDF5是否是最佳实践？或者有没有更好的方法将大量数据写入这样的文件？importh5pyn=10000000f=h5py.File('foo.h5','w')dset=f.create_dataset('int',(n,),'i')#thisisterriblyslowforiinxrange(n):dset[i]=i
我在使用PyTables存储numpycsr_matrix时遇到问题。我收到此错误:TypeError:objectsoftype``csr_matrix``arenotsupportedinthiscontext,sorry;supportedobjectsare:NumPyarray,recordorscalar;homogeneouslistortuple,integer,float,complexorstring我的代码:f=tables.openFile(path,'w')atom=tables.Atom.from_dtype(self.count_vector.dtype)
我有一个包含三个数组的现有hdf5文件，我想使用h5py提取其中一个数组。 最佳答案 h5py已经将文件读取为numpy数组，所以只需:withh5py.File('the_filename','r')asf:my_array=f['array_name'][()][()]的意思是读入整个数组；如果你不这样做，它不会读取整个数据，而是让你懒惰地访问子部分(当数组很大但你只需要它的一小部分时非常有用)。 关于python-如何使用H5PY将HDF5文件导出到NumPy？，我们在StackO
