我想在Python中进行分层键值存储，基本上归结为将字典存储到文件中。我的意思是任何类型的字典结构，可能包含其他字典、numpy数组、可序列化的Python对象等。不仅如此，我还希望它存储空间优化的numpy数组，并在Python2和3之间很好地运行。以下是我知道的方法。我的问题是此列表中缺少什么，是否有替代方案可以避开我所有的交易破坏者？Python的pickle模块(破坏交易:大大增加了numpy数组的大小)Numpy的save/savez/load(交易破坏者:跨Python2/3的格式不兼容)PyTablesreplacementfornumpy.savez(交易破坏者:只处理

我需要帮助来做决定。我需要在我的应用程序中传输一些数据，并且必须在这3种技术之间做出选择。我已经稍微了解了所有技术(教程、文档)，但仍然无法决定...他们如何比较？我需要元数据的支持(接收文件并在没有任何附加信息/文件的情况下读取它的能力)、快速读/写操作、存储动态数据的能力将是一个优势(比如Python对象)我已经知道的事情:NumPy速度非常快，但不能存储动态数据(如Python对象)。(元数据呢？)HDF5速度很快，支持自定义属性，使用方便，但不能存储Python对象。此外，HDF5原生序列化NumPy数据，因此，恕我直言，NumPy与HDF5相比没有优势GoogleProtoc

我需要帮助来做决定。我需要在我的应用程序中传输一些数据，并且必须在这3种技术之间做出选择。我已经稍微了解了所有技术(教程、文档)，但仍然无法决定...他们如何比较？我需要元数据的支持(接收文件并在没有任何附加信息/文件的情况下读取它的能力)、快速读/写操作、存储动态数据的能力将是一个优势(比如Python对象)我已经知道的事情:NumPy速度非常快，但不能存储动态数据(如Python对象)。(元数据呢？)HDF5速度很快，支持自定义属性，使用方便，但不能存储Python对象。此外，HDF5原生序列化NumPy数据，因此，恕我直言，NumPy与HDF5相比没有优势GoogleProtoc

我有一个看起来像这样的大hdf5文件:A/B/dataset1,dataset2A/C/dataset1,dataset2A/D/dataset1,dataset2A/E/dataset1,dataset2...我只想创建一个新文件:A/B/数据集1，数据集2A/C/数据集1，数据集2python中最简单的方法是什么？我做到了:fs=h5py.File('source.h5','r')fd=h5py.File('dest.h5','w')fs.copy('groupB',fd)问题是我得到了dest.h5:B/dataset1,dataset2而且我遗漏了树状结构的一部分。

我有一个看起来像这样的大hdf5文件:A/B/dataset1,dataset2A/C/dataset1,dataset2A/D/dataset1,dataset2A/E/dataset1,dataset2...我只想创建一个新文件:A/B/数据集1，数据集2A/C/数据集1，数据集2python中最简单的方法是什么？我做到了:fs=h5py.File('source.h5','r')fd=h5py.File('dest.h5','w')fs.copy('groupB',fd)问题是我得到了dest.h5:B/dataset1,dataset2而且我遗漏了树状结构的一部分。

我正在尝试在matplotlib中绘制一些HDF数据。使用h5py导入后，数据以数组的形式存储，如下所示:array([[151,176,178],[121,137,130],[120,125,126])在这种情况下，x和y值只是数组字段的索引，而z值是特定字段的值。在(x,y,z)形式中它看起来像:(1,1,151)(2,1,176)(3,1,178)(1,2,121)...等等。是否有一种简单的方法可以根据此类数据绘制曲面图？我知道我可以通过遍历整个数组将它更改为(x,y,z)元组，但也许不需要它？ 最佳答案 如果您想要3维曲面

我正在尝试在matplotlib中绘制一些HDF数据。使用h5py导入后，数据以数组的形式存储，如下所示:array([[151,176,178],[121,137,130],[120,125,126])在这种情况下，x和y值只是数组字段的索引，而z值是特定字段的值。在(x,y,z)形式中它看起来像:(1,1,151)(2,1,176)(3,1,178)(1,2,121)...等等。是否有一种简单的方法可以根据此类数据绘制曲面图？我知道我可以通过遍历整个数组将它更改为(x,y,z)元组，但也许不需要它？ 最佳答案 如果您想要3维曲面

我在h5py之间遇到了一些非常奇怪的交互,PyTables(通过Pandas)，C++生成了HDF5文件。看来，h5check和h5py似乎可以处理包含“/”的类型名称，但pandas/PyTables不能。显然，我的理解存在差距，所以:我在这里有什么不明白的？血淋淋的细节我在HDF5文件中有以下数据:[...]DATASET"log"{DATATYPEH5T_COMPOUND{H5T_COMPOUND{H5T_STD_U32LE"sec";H5T_STD_U32LE"usec";}"time";H5T_IEEE_F32LE"CIF/align/aft_port_end/extend_

我在h5py之间遇到了一些非常奇怪的交互,PyTables(通过Pandas)，C++生成了HDF5文件。看来，h5check和h5py似乎可以处理包含“/”的类型名称，但pandas/PyTables不能。显然，我的理解存在差距，所以:我在这里有什么不明白的？血淋淋的细节我在HDF5文件中有以下数据:[...]DATASET"log"{DATATYPEH5T_COMPOUND{H5T_COMPOUND{H5T_STD_U32LE"sec";H5T_STD_U32LE"usec";}"time";H5T_IEEE_F32LE"CIF/align/aft_port_end/extend_

PandasDataFrame可以像这样转换为hdf5文件；df.to_hdf('test_store.hdf','test',mode='w')我有一个sqlitedb文件，必须将其转换为hdf5文件，然后我会使用pd.read_hdf通过pandas读取hdf5文件。但首先如何将pythonsqlite数据库转换为hdf5文件？编辑:我知道在pandas中使用.read_sql方法。但我想先将db转换为hdf5。 最佳答案 这非常简单:使用pandas!Pandas支持readingdatadirectlyfromaSQLdat