hdf5

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pandas Dataframe/Seriesには.isnull()メソッドがあります。 HDFStoreの選択方法のwhere=フィルタの構文に似たものがありますか？

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トレーニングされたcaffeモデルをh5形式でC++ caffe netにロードする方法は？

通常訓練されたカフェモデルは.caffemodel拡張子にあり、実際にはbinary protobufフォーマットです。 CaffeモデルをCaffeネットにhdf5形式でロードする方法はありますか？私は、hdf5形式のpython caffeで訓練されたモデルを持っています。私のアプリケーションはC++ C++バージョンを使用しています。私はPythonよりもC++を使用します。 caffe

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hdf5データセットの浮動小数点精度を設定する

私はこの質問に対する答えを見つけることができなかったのに驚いています。私は浮動小数点値をhdf5データセットに書いています。精度を10小数点に設定したいと思います。 hdf5データセットのdocumentationから、精度を設定する方法はありません。私が得た最も近いものは 'float32'か 'float64'ですが、 'float32'は私の数を減らしています。ファイルサイズは私の大きな懸念

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'テーブルは' isHDF5File 'を認識しません

データ解析に後で使用できるHDF5を作成するコードを記述しています。 import numpy as np import tables その後、私のファイルは、HDF5ファイルであれば私が判断するために、テーブルのモジュールを使用します：これは、通常のファイルの場合に応じて、TRUEまたはFALSEのどちらか印刷し tables.isHDF5File(FILENAME) 私は以下のパッケ

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H5ファイルをテキストファイルに印刷する方法は？

次のようにして、H5ファイルをPythonで読み込むことができます。 import h5py filename = 'brainwash_800000.h5' f = h5py.File(filename, 'r') fをすべてテキストファイルに印刷したいとします。どうすればいいですか？ EDIT：私は import numpy as np import h5py filenam

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pandas.to_hdfを使用してdf内の指定された列を高速に読み取る

私は2Gbのデータフレームを1回書き込んだり、多くのdfを読み取ります。私はパンダでdfを使用したいので、df.read_hdfとdf.to_hdfを固定フォーマットで使用していましたが、これは読み書きの面では問題ありません。しかし、dfはさらに多くの列が追加されているため、テーブル形式を使用したいので、データを読むときに必要な列を選択できます。私はこれが私にスピードの優位性を与えるだろうと思

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fortran netcdf close parallel deadlock

特定の種類のファイルに対して、Fortran mpiプログラムを順次書き込みから並列書き込みに変更しています。 netcdf 4.3.3.1/hdf5 1.8.9 parallelを使用しています。私は、インテルコンパイラのバージョン14.0.3.174を使用します。すべての読み取り/書き込みが完了したら、ファイルを閉じる時間です。この時点で、シミュレーションはもはや継続しません。だからすべての

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hdf5ファイルのオープンエラー： "TypeError： 'タイプ'オブジェクトに '__getitem__'属性がありません。

私はPython 2.7でSpiderの既存の.h5データファイルを開こうとしています。 enter image description here そして、その結果は以下の通りです：：しかし、私は次のように私のコードでこのエラーを取得保管 enter image description here

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h5pyをpython 3.6 for Microsoft Visual C++にインストールする方法14.0

python package indexには、ホイールがGohlke's websiteと同じように、Python 2.4〜2.7のバージョンしかありません。ホイールからcythonをインストールした後、 pip install h5py するとエラーを与える： "のMicrosoft Visual C++ 14.0が必要です。" Microsoft Visual C++ 14.0なしでPytho