h5py

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私はHDF5ファイルをPythonで読むためにオープンしようとしています。ファイルを読むためにプログラムを実行するとエラーが発生します。私はこのエラーを見終わるプログラムを実行した場合 import h5py # HDF5 support import numpy fileName = "C:/.../file.h5" f = h5py.File(fileName, "r") for i

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HDF5のグループから複数のデータセットを取得する

2つの異なるhdf5ファイルを比較して、一致することを確認しています。私は、手動で入力するのではなく、すべてのデータセットをループで実行できるように、hdf5ファイルのグループ内のすべてのデータセットを含むリストを作成したいと考えています。私はこれをするために離れて見つけることができないようです。現在、このコードを使用してデータを取得しています。 tdata21 = ft['/PACKET_0/0

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「numpy ndarray」のようなオブジェクトを遅延読み込みに遅延連結する方法を教えてください。

私はいくつかの大きなhdf5ファイルのリストを持っており、それぞれに4Dデータセットがあります。私は、すべてのデータセットが連結されているかのように使用される配列のようなオブジェクトのように、最初の軸でそれらの連結を取得したいと思います。私の最終的な目的は、同じ軸（例えば、[0:100,:,:,:]、[100:200,:,:,:]、...）に沿ってデータのチャンクを複数回連続して読み取ることです。

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イメージをh5形式のデータでビジュアル化するにはどうすればよいですか？

import h5py f = h5py.File('the_file.h5', 'r') one_data = f['key'] print(one_data.shape) print(one_data.dtype) print(one_data) 上記のコードを使用して情報を印刷します。印刷結果は次のとおりです。 (320, 320, 3) uint8 <HDF5 data

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h5pyでgzip圧縮を高速化するにはどうすればよいですか？

私はh5f5を使ってhdf5にmp4ビデオのフレームを保存しようとしています。最初は、単にデータを圧縮しないようにしました。これにより、5000 MBのビデオがhdf5に格納されたときに約500 GBになりました。データセットを管理しやすくするためにgzip圧縮を試していますが、圧縮を使用するとビデオの1フレームを保存するのに約1分かかります。ここでは、最小限のコード例では、 import h5p

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HDF5に書き込み、大きいデータ配列をシャッフル

私はCaltech101をダウンロードしました。その構造は次のとおりです。 #Caltech101 dir #class1 dir #images of class1 jpgs #class2 dir #images of class2 jpgs ... #class100 dir #images of class100 jpgs 私の問題は、私がメモリに2つのNPアレイxと形状(9144, 24

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KerasでHDF5データセットを使用しようとしたときにエラーが発生しました

ケラスでHDF5データセットを使用しようとすると、次のエラーが発生します。検証データスライスを作成している間、Sequential.fit（）は、スライスのキーに属性 'stop'がないことに気づくでしょう。これが私のHDF5データセットの書式設定の問題なのかどうかは分かりません。どんな助けもありがとう。 Traceback (most recent call last): File "autoe

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H5PY/Numpy - numpy配列の内部形状を設定する（h5pyの場合）

h5pyを使ってデータを（画像、アングル）のタプルのリストとして保存しようとしています。画像は、OpenCVのuint8型のサイズ（240,320,3）のnumpy配列ですが、角度はfloat16型の数値にすぎません。 h5pyを使用する場合は、読み書き可能な速度を維持するために、所定の形状にする必要があります。 H5pyは、データセット全体を任意の値で事前ロードします。この値で後でインデックスを

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numpy配列を使用せずにh5pyデータセットを転置する

3D配列を2D画像のスタックとしてアクセスするには、h5pyデータセットを転置する必要があります。 3つの可能な方向のいずれかで3Dボリュームをスライスし、最初のディメンションをイメージインデックスとして保持したいと考えています。いくつかの画像だけを表示する必要がある場合は、ディスクからデータセット全体を読み取らないように、データセットをnumpy配列にキャストしたくありません。

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h5pyでは、タイプ "| O"とは何ですか？

h5pyで動作するプログラムのデバッグ。私は test.hdf5 -labels <- DataSet -train <- Group ：HDF5は次のようになります。 >>> import h5py >>> test = h5py.File('test.hdf5') >>> test['labels'] <HDF5 dataset "labels": shape (