Python和HDF5大数据应用

Python和HDF5大数据应用 PDF 超清中文版

  • 大小:13.8 MB
  • 类型:Python数据分析
  • 格式:PDF
  • 热度:553
  • 作者:科莱特
  • 更新:2023-01-19 10:11:35
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给网友们整理Python数据分析相关的资料,由人民邮电出版社出版,作者是科莱特,介绍了关于Python、HDF5、大数据应用方面,格式为PDF,资源大小13.8 MB,目前在Python数据分析类资源综合评分为:7.6分。

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书籍介绍

就喜欢这种专注于一项技术,小而美的书。几个小时入门hdf5绝没问题。

学习hdf5数据分析处理,不错。

hdf5是大数据存储效率比较高的一种方式,书本很薄,内容不错

编辑推荐

Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代,催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展,越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集,使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要,而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集进行存档和共享的细节、实践以及陷阱,体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习,你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据,以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容:设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加元数据,创建可以自解释的文件。利用HDF5的类型系统创建有互操作性的文件。使用引用,命名类型和维度标尺来表示数据之间的关系。了解在Python中如何编写能跟HDF5互动的并行代码。本书生产力和创造力的推进器的一个真实的完美例子。本书会让你觉得"HDF5很简单"。 

内容介绍

随着Python应用领域的拓展,越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集,使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要,而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书向任何有Python数据分析基本背景的人介绍如何在Python下使用HDF5。 本书将着重于HDF5的本地功能集,而不是Python的高层抽象。熟悉Python和NumPy的读者,更容易阅读和掌握本书的内容。本书适合有一定基础的Python开发者,尤其适合要使用Python开发数据存储和处理等相关应用的读者阅读参考。

目录

  • 第1章 简介1
  • 第2章 开始使用7
  • 第3章 使用数据集20
  • 第4章 让分块和压缩来帮忙38
  • 第5章 组、链接和迭代:HDF5的层次性51
  • 第6章 用特征存储元数据69
  • 第7章 更多关于类型79
  • 第8章 通过引用、类型和维度标尺来组织数据92
  • 第9章 HDF5并发性:多线程和多进程102
  • 第10章 下一步114

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