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Python和HDF5大数据应用

Python和HDF5大数据应用 PDF 超清中文版

  • 更新:2023-06-17
  • 大小:13.8 MB
  • 类别:Python数据分析
  • 作者:科莱特
  • 出版:人民邮电出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
  • 学习心得
  • 相关内容

Python和HDF5大数据应用》是由人民邮电出版社出版的一本关于Python数据分析方面的书籍,作者是科莱特,主要介绍了关于Python、HDF5、大数据应用方面的知识内容,目前在Python数据分析类书籍综合评分为:7.8分。

码农点评

该书是一本关于Python和HDF5大数据应用的实用指南。针对具备Python数据分析基础的读者,本书详细介绍了如何在Python环境下使用HDF5。对于已经具备一定Python开发经验的读者来说,这本书尤为适合,特别是那些希望使用Python开发数据存储和处理等相关应用的人。通过阅读本书,读者可以学习到如何利用Python和HDF5来处理大数据。如果你对此感兴趣,不妨下载阅读一下,可以作为参考和指导。

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有着广阔的应用前景。随着大数据时代的到来,人们对处理大量数据的需求越来越迫切。越来越多的人开始使用Python来处理大型数值数据集,并意识到使用标准格式进行数据存储和通信的重要性。在这方面,HDF5正迅速成为人们存储科学数据的选择。

本书将引导你快速了解使用HDF5存档和共享大小从GB至TB的数字数据集的细节、实践和陷阱,以及在Python语言中如何使用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子和实践练习,你将逐步学习科学数据集、层级组织的组、用户定义的元数据以及具备互操作性的文件等主题。本书的例子适用于Python2和Python3。

本书内容包括:设置HDF5工具并创建HDF5文件;使用HDF5数据集对象来操作数据集;理解数据集的分块和压缩等高级功能;利用组来学习如何利用HDF5的层级结构;使用HDF5的属性来添加元数据,创建具备自解释性的文件;利用HDF5的类型系统创建具备互操作性的文件;使用引用、命名类型和维度标尺来表示数据之间的关系;了解如何编写能够与HDF5交互的并行代码。

本书是提升生产力和创造力的绝佳助手,通过一个真实且完美的例子,让你深刻体会到"HDF5很简单"。

内容介绍

随着Python应用领域的不断扩展,越来越多的人开始使用Python处理大规模数值数据集。在这种情况下,使用标准的格式来存储和传输数据变得越来越重要。HDF5是一种被广泛选择来存储科学数据的格式,它正在迅速流行起来。本书旨在向具有Python数据分析基础的读者介绍如何在Python环境下使用HDF5。

本书主要关注HDF5的本地功能,而不是Python的高级抽象层。读者如果熟悉Python和NumPy,将更容易理解和掌握本书的内容。本书适合具备一定Python开发基础的读者,尤其适合那些希望使用Python进行数据存储和处理等相关应用的读者。

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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