Quand dois-je utiliser hdf5 ?
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Vidéo: Quand dois-je utiliser hdf5 ?

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Anonim

Il est généralement utilisé dans les applications de recherche (météorologie, astronomie, génomique, etc.) pour distribuer et accéder à de très grands ensembles de données sans à l'aide de une base de données. On peut utiliser HDF5 format de données pour une sérialisation assez rapide vers de grands ensembles de données. HDF a été développé par le National Center for Supercomputing Applications.

A côté de cela, hdf5 est-il une base de données ?

3 réponses. HDF5 fonctionne très bien pour l'accès simultané en lecture seule. Vous pouvez stocker des méta-informations dans un SQL/NoSQL base de données et conserver les données brutes (données de séries chronologiques) dans un ou plusieurs HDF5 des dossiers.

Aussi, qu'est-ce que hdf5 en Python ? HDF5 pour Python . Les h5py package est une interface Pythonique vers le HDF5 format de données binaires. HDF5 vous permet de stocker d'énormes quantités de données numériques et de manipuler facilement ces données à partir de NumPy. Par exemple, vous pouvez découper en ensembles de données de plusieurs téraoctets stockés sur disque, comme s'il s'agissait de véritables tableaux NumPy.

De plus, hdf5 est-il compressé ?

L'une des fonctionnalités les plus puissantes de HDF5 est sa capacité à stocker et à modifier comprimé Les données. Les HDF5 La bibliothèque est livrée avec deux compression méthodes, GNUzip (Gzip) et Szip et a la capacité d'utiliser des tiers compression méthodes aussi.

A quoi sert hdf5 ?

Hierarchical Data Format (HDF) est un format de fichier open source permettant de stocker d'énormes quantités de données numériques. C'est typiquement utilisé dans applications de recherche (météorologie, astronomie, génomique, etc.) pour diffuser et accéder à de très grands ensembles de données sans utiliser de base de données.

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