دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Andrew Collette
سری:
ISBN (شابک) : 9781449367831
ناشر: O'Reilly Media
سال نشر: 2013
تعداد صفحات: 152
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 7 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Python and HDF5: Unlocking Scientific Data به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب پایتون و HDF5: باز کردن قفل داده های علمی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
تجربه عملی با HDF5 برای ذخیره داده های علمی در پایتون به دست آورید. این راهنمای عملی به سرعت شما را به جزئیات، بهترین شیوهها و مشکلات استفاده از HDF5 برای آرشیو و اشتراکگذاری مجموعههای داده عددی در اندازههای مختلف از گیگابایت تا ترابایت میرساند. از طریق مثالهای واقعی و تمرینهای عملی، موضوعاتی مانند مجموعه دادههای علمی، گروههای سازمانیافته سلسله مراتبی، ابردادههای تعریفشده توسط کاربر و فایلهای قابل همکاری را بررسی خواهید کرد. مثالها برای کاربران پایتون 2 و پایتون 3 قابل استفاده است. اگر با اصول تجزیه و تحلیل دادههای پایتون آشنا هستید، این یک مقدمه ایدهآل برای HDF5 است. با ابزارهای HDF5 راهاندازی کنید و اولین فایل HDF5 خود را بسازید با یادگیری شیء HDF5 Dataset با مجموعههای داده کار کنید. درک ویژگیهای پیشرفته مانند قطعهبندی و فشردهسازی مجموعه دادهها یاد بگیرید چگونه با ساختار سلسله مراتبی HDF5 کار کنید، با استفاده از گروهها ایجاد فایلهای خود توصیفی با افزودن متادیتا با HDF5 ویژگیها از سیستم نوع HDF5 برای ایجاد فایلهای قابل همکاری استفاده کنید.
Gain hands-on experience with HDF5 for storing scientific data in Python. This practical guide quickly gets you up to speed on the details, best practices, and pitfalls of using HDF5 to archive and share numerical datasets ranging in size from gigabytes to terabytes. Through real-world examples and practical exercises, you’ll explore topics such as scientific datasets, hierarchically organized groups, user-defined metadata, and interoperable files. Examples are applicable for users of both Python 2 and Python 3. If you’re familiar with the basics of Python data analysis, this is an ideal introduction to HDF5. Get set up with HDF5 tools and create your first HDF5 file Work with datasets by learning the HDF5 Dataset object Understand advanced features like dataset chunking and compression Learn how to work with HDF5’s hierarchical structure, using groups Create self-describing files by adding metadata with HDF5 attributes Take advantage of HDF5’s type system to create interoperable files Express relationships among data with references, named types, and dimension scales Discover how Python mechanisms for writing parallel code interact with HDF5
Copyright......Page 6
Table of Contents......Page 7
Conventions Used in This Book......Page 13
Safari® Books Online......Page 14
Acknowledgments......Page 15
Chapter 1. Introduction......Page 17
Organizing Data and Metadata......Page 18
Coping with Large Data Volumes......Page 19
What Exactly Is HDF5?......Page 20
HDF5: The File......Page 21
HDF5: The Ecosystem......Page 22
HDF5 Basics......Page 23
Python 2 or Python 3?......Page 24
Code Examples......Page 25
NumPy......Page 26
IPython......Page 27
Timing and Optimization......Page 28
HDFView......Page 30
Command Line Tools......Page 31
Your First HDF5 File......Page 33
File Drivers......Page 34
The User Block......Page 35
Type and Shape......Page 37
Reading and Writing......Page 38
Saving Space with Explicit Storage Types......Page 39
Automatic Type Conversion and Direct Reads......Page 40
Reading with astype......Page 41
Fill Values......Page 42
Using Slicing Effectively......Page 43
Start-Stop-Step Indexing......Page 45
Multidimensional and Scalar Slicing......Page 46
Boolean Indexing......Page 47
Coordinate Lists......Page 48
Automatic Broadcasting......Page 49
Reading Directly into an Existing Array......Page 50
A Note on Data Types......Page 51
Resizing Datasets......Page 52
Creating Resizable Datasets......Page 53
Data Shuffling with resize......Page 54
When and How to Use resize......Page 55
Contiguous Storage......Page 57
Chunked Storage......Page 59
Manually Picking a Shape......Page 61
Performance Example: Resizable Datasets......Page 62
The Filter Pipeline......Page 64
Compression Filters......Page 65
SZIP Compression......Page 66
Performance......Page 67
SHUFFLE Filter......Page 68
FLETCHER32 Filter......Page 69
Third-Party Filters......Page 70
The Root Group and Subgroups......Page 71
Dictionary-Style Access......Page 72
Hard Links......Page 73
Soft Links......Page 75
External Links......Page 77
A Note on Object Names......Page 78
Using get to Determine Object Types......Page 79
Using require to Simplify Your Application......Page 80
How Groups Are Actually Stored......Page 81
Dictionary-Style Iteration......Page 82
Containership Testing......Page 83
Visit by Name......Page 84
Multiple Links and visit......Page 85
Canceling Iteration: A Simple Search Mechanism......Page 86
Single-File Copying......Page 87
Object Comparison and Hashing......Page 88
Attribute Basics......Page 91
Type Guessing......Page 93
Strings and File Compatibility......Page 94
Explicit Typing......Page 96
Application Format on Top of HDF5......Page 98
Analyzing the Data......Page 100
The HDF5 Type System......Page 103
Integers and Floats......Page 104
Variable-Length Strings......Page 105
The vlen String Data Type......Page 106
Byte Versus Unicode Strings......Page 107
Using Unicode Strings......Page 108
Compound Types......Page 109
Enumerated Types......Page 111
Booleans......Page 112
The array Type......Page 113
Opaque Types......Page 114
Dates and Times......Page 115
Creating and Resolving References......Page 117
References as “Unbreakable” Links......Page 118
References as Data......Page 119
Creating Region References and Reading......Page 120
Fancy Indexing......Page 121
Named Types......Page 122
Linking to Named Types......Page 123
Dimension Scales......Page 124
Creating Dimension Scales......Page 125
Attaching Scales to a Dataset......Page 126
Python Parallel Basics......Page 129
Threading......Page 130
Multiprocessing......Page 132
MPI and Parallel HDF5......Page 135
A Very Quick Introduction to MPI......Page 136
MPI-Based HDF5 Program......Page 137
Collective Versus Independent Operations......Page 138
Atomicity Gotchas......Page 139
Contributing......Page 143
Index......Page 145
About the Author......Page 152