分层数据格式（HDF5）是一种二进制文件格式，用于存储大量数字数据。
HDF5 通过 Conda 安装，但是找不到 `hdf5` 位置
我正在尝试安装最新版本的 HDF5 1.12.1（通过 conda）和 h5py 3.6.0（通过 pip3）。 这两个包都通过最新版本的 Conda 安装成功，但我的环境没有
在收到H5pyDeprecationWarning：dataset.value已被废弃。使用dataset[()]代替警告，我把我的代码改成： import h5py import numpy as np f = h5py.File('myfile.hdf5', ...
我有一个hdf5文件，其中包含一个sting，我希望使用h5py包将其读入python(2)。该条目在h5dump中读取。DATASET "Name" { DATATYPE H5T_STRING { STRSIZE 5; STRPAD ...
vaex对象dtype dtype('O')没有原生的HDF5等价物。
我使用vaex.from_csv()将csv转换为hdf5.import vaex vaex.from_csv("UsersxxxxdevelopmentvaexdataANtestdata1.csv", convert=True)得到IPythoncoreinteractiveshell.py:3331:... ...
广播错误HDF5：不能广播（3，2048，1，1）->；（4，2048，1，1）。
我收到了以下错误。TypeError: Can't broadcast (3, 204): Can't broadcast (3, 2048, 1, 1) -> (4, 2048, 1, 1) 我正在提取特征，并将它们放到一个hdf5数据集中，就像这样： array_40 = hdf5_file...。
我在keras中使用model.save_weights()将模型权重保存在h5扩展名中。我在HDFView2.9中看到h5文件。我的模型摘要如下。Layer (type) ...
我得到了一个ValueError.在HDF5文件中没有数据集。No dataset in HDF5 file.
OSError.无法读取数据（文件读取失败：...错误信息='输入输出错误'...）。无法读取数据（文件读取失败：...错误信息='输入输出错误'...）。
我想从Colab读取一个HDF5文件，这个文件是由我的Google Drive托管的。这个文件的大小是巨大的（46 GB）。但在使用该文件时，会产生以下错误。OSError: Can't read ...
我想把多个二维char数组写入一个HDF5数据集。在下面的代码中，一个结构中有两个数组，我把(std::copy) "hello "s放到一个数组(name)中，而 "hi "s放到另一个数组(nicknams)中。I ...
我的硬盘里有4个hdf5文件。当使用colab时，db=h5py.File(path_to_file, "r")有时可以工作，其余时间不行。在写hdf5文件的时候，我已经确保在写完hdf5文件后关闭了它。
然而，在尝试运行OpenMMD时，又出现了一个 "h5py在HDF5 1.10.5下运行，而它是在1.10.4下构建的 "错误。
我试图直接将真人视频转换为动画模型的运动（即Miku，Anmicius），按照位于这里的说明：https:/github.competerljqOpenMMD和这里： ...
def storeFlagsFile(FLAGS_F, file_name, t0, text, ID): if not FLAGS_F: # f = h5py.File(file_name, "r+") data_content = np.array([np.round(...)])
我的matplotlib脚本绘制了一个文件 "band.hdf5"，是hdf5格式的，f = h5py.File('band.hdf5', 'r')我想在这里再添加一个hdf5文件 "band-new.hdf5"，这样输出的图 ...
我有一个Pytorch dataloading的dataclass。它从一个hdf5档案中检索项目（150k样本），然后我将其送入dataloader，并训练一个小的隐藏层自动编码器。然而，当我...
将 astropy 表转换为 pandas DataFrame 到 hdf 文件时出错。
我试图从Gaia目录中获取一些数据，然后我将 astropy表转换为pandas DataFrame，然后我想把它存储在一个hdf5文件中。我不能直接存储 astropy 表 (...
如何将HDF文件（固定格式，多键）作为pandas数据框架？
我得到了一个使用pandas创建的20GB的HDF5文件，但不幸的是，它是以固定格式（而不是table）编写的，每一列都写成一个单独的键。这对于快速加载很好...
为了快速读写性能，HDF5推荐使用什么压缩方式（在Pythonpandas中）？
我曾多次读到，在HDF5中开启压缩功能可以提高读写性能。我想知道，在：data_df......的理想设置下，可以实现良好的读写性能。
如何确定我的系统上安装的是哪个版本的hdf5库？有没有一个命令行？我试着使用 dpkg-query --list 命令，但它不起作用。我使用的是ubuntu
[我正在尝试读取具有以下属性的数据集：我正在使用HDF5编译的Visual Studio 2017静态库。我主要使用C ++ API，并且读取时没有问题...