我有许多hdf5文件，每个文件都有一个单独的数据集。这些数据集太大了，无法保存在RAM中。 我想将这些文件合并成一个文件，其中包含所有单独的数据集（即不是将数据集连接成一个数据集）。 一种方法是创建一个hdf5文件，然后逐个复制数据集。 这将是缓冲复制，因此速度较慢且复杂。 有没有更简单的...

我有一个100M行的csv文件（实际上是许多单独的csv文件），总共84GB。我需要将其转换为一个带有单个浮点数据集的HDF5文件。在测试中，我使用了h5py而没有遇到任何问题，但现在我无法完成最终数据集，因为内存不足。 如何在不必将整个数据集存储在内存中的情况下写入HDF5？我希望看到实际...

我正在尝试在Ubuntu 14.04上安装tables包，但似乎有问题。 我正在使用PyCharm及其软件包安装程序进行安装，但似乎抱怨HDF5软件包。 然而，似乎我找不到任何要在tables之前安装的hdf5软件包。 有人能解释一下需要遵循的步骤吗？

我想把一个可变长度的字符串列表存储到HDF5数据集中。代码如下：import h5py h5File=h5py.File('xxx.h5','w') strList=['asas','asas','asas'] h5File.create_dataset('xxx',(len(strLis...

有没有办法从一个hdf5文件中删除数据集，最好使用h5py?或者，是否有可能在保持其他数据集完整的情况下覆盖一个数据集？ 据我了解，h5py可以以5种模式读/写hdf5文件。f = h5py.File("filename.hdf5",'mode') 模式可以是r表示读取，r + 表示读取/写...

当我尝试读取我用h5py创建的HDF5格式文件时，我遇到了pandas错误。我想知道是否只是我的操作有误？import h5py import numpy as np import pandas as pd h5_file = h5py.File('test.h5', 'w') h5_file...

我被要求更改一款软件，该软件目前导出的是 .Rdata 文件，现在需要导出一个“平台无关二进制格式”，例如HDF5或netCDF。给出了两个原因： .Rdata 文件只能被 R 读取 根据操作系统或架构不同，二进制信息的存储方式也会不同 我还发现，“R数据导入导出手册”没有讨论 .Rd...

官方文档中指出： 。 但是我注意到，除了上表中所述的差异之外，还有其他重要的差异。 例如，将大约有6,000个元素且占用176 MB内存的cell数组保存在MATLAB中，根据我使用-v7或-v7.3而不同，会得到以下结果: 使用-v7: 文件大小为15 MB，save和load速度快...

问题概述 如何使Python和Java相互配合以实现最佳效果？ 详细解释 我面临一个比较复杂的情况，我会尽力通过图片和文字来解释。当前系统架构如下： 我们有一个基于代理模型的Java编写的模拟程序，可以选择将结果写入本地CSV文件或连接到Java服务器并写入HDF5文件。每次运行模拟产生...

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。