pytables

14зной

2ответ

Как получить более быстрый код, чем numpy.dot для матричного умножения?

Здесь Matrix multiplication using hdf5 Я использую hdf5 (pytables) для большого умножения матрицы, но я был удивлен, потому что, используя hdf5, он работает еще быстрее, а затем использует простые num

0зной

1ответ

Не удается открыть файлы matlab с использованием новейших HDF5

Недавно я обновил таблицы на моей установке на python, и некоторые странные вещи, похоже, происходят с библиотеками HDF5. У меня есть куча данных, которые были первоначально сохранены как .mat-файл, к

11зной

5ответ

Как хранить широкие столы в pytables/hdf5

У меня есть данные, поступающие из csv, который имеет несколько тысяч столбцов и десять тысяч (или так) строк. Внутри каждого столбца данные одного типа, но разные столбцы имеют данные разного типа *.

29зной

2ответ

Улучшить pandas (PyTables?) Производительность записи в формате HDF5

Я использую панды для исследований в течение примерно двух месяцев. С большим количеством наборов данных событий среднего размера pandas + PyTables (интерфейс HDF5) делает огромную работу, позволяя мн

5зной

1ответ

сжатия массива с pytables

Я пытаюсь сжать мой массив как этот import numpy as np import tables from contextlib import closing FILTERS = tables.Filters(complib='zlib', complevel=5) data = np.zeros(10**7) with closing(ta

6зной

2ответ

Numpy эффективное умножение большой матрицы

Для хранения большой матрицы на диске я использую numpy.memmap. Вот пример кода для тестирования большого матричного умножения: import numpy as np import time rows= 10000 # it can be large for exam

1зной

1ответ

Проверьте, является ли узел PyTables в pandas HDFStore табличным

Есть ли предпочтительный способ проверить, является ли узел PyTables в pandas HDFStore табличным? Это работает, но NoSuchNodeError не похоже на часть API, поэтому, возможно, я не должен полагаться на