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我有一个需要用 python 读取的 HDF4 文件。为此，我使用pyhdf. 在大多数情况下，我很乐意使用SDclass 打开文件：

然后继续

但是我在 HDF 文件中有几个组，并且一些变量出现在多个具有相同名称的组中：

In Group 1I have Data set 3and in Group 2I haveData set 3所以我的select命令只会选择其中一个，然后我猜（我不知道是哪一个？）。

有没有一种简单的方法来选择（阅读）Data set 3from Group 1，然后 from Group 2？

我看过VandVS模块。我找到了一个示例脚本，它将遍历所有组和子组等并找到所有变量（数据集）。但是我现在知道如何将这些变量连接到父级，因为我知道它们属于哪个组。

我已经从MODIS数据库下载了几个 HDF 文件。根据文档，必须将层相乘0.1才能获得实际值。

当我将 HDF 层的名称放入栅格计算器时出现错误，但是当我之前将其导出为新栅格时它确实有效。但是与 相乘后0.1，我仍然没有得到连续比例的图像，而只有黑白区域。我排除了文档中指出的七个最高值，但仍然没有变化。

获取 MODIS 文件的另一种方法是使用相应的工具箱。使用此工具导入的数据确实显示正确，但我无法导入其中的大部分数据，即使它在上面指出的链接下可用：

• 执行失败 (CreateCustomGeoTransformation)
• 执行失败（ImportEvapotranspiration）

有没有人经历过类似的事情？

mydata我有一个带有DataFrame ( )的 pandas HDFStore 对象（如果相关，pandas 使用 PyTables 来实现 HDF5 ），store["mydata"] = mydata并且有一些代码可以定期将数据附加到mydataDataFrame。当我尝试访问该 HDFStore 时，出现此错误。

这是我打印时商店的样子。

我不确定为什么会这样。

为了处理数据，我.h5从另一个位置复制并粘贴了文件（如果重要，则无需调用.close()）。这可能是错误的根源还是因为我正在附加数据format=table？

使用 pandas HDFStore 存储空 DataFrame 会消耗大量磁盘空间。这是一个例子：

文件大小：

包含单个 NaN 的 1000 个 DataFrame 消耗的空间比 1000 个空的 DataFrame 少 400 倍。是否有更有效的方法将密钥标记为 HDFStore 中的密钥？（空的 DataFrame 占用这么多空间是不直观的。）

我正在用 caffe 进行深度学习，并以 HDF5 格式生成我自己的数据集。我有 131 976 张图像，所有 224x224 大小约为 480MB，每个图像都有一个 1x6 数组作为标签。我发现当我生成 .h5 文件时，它们每个都达到 5GB，总共 125GB。我只是想确保这是预期的。我检查了内容，但我不明白内存需求是如何增加 250 倍的。我所做的只是填充 numpy 数组 X 和 Y 并创建数据集（总共 25 个）。

我想知道如何在 HDF5 属性字符串下方添加换行符。

我的描述变量是：

我希望换行符在上面的代码中类似于 '\n' 。预期输出：

非常感谢您的帮助。谢谢。

我正在尝试使用 hdf5 格式来存储数据。问题是，我无法链接到图书馆。我有以下代码

并使用

这总是返回错误

我使用在 OSX 上安装 hdf5 库

我在这里做错了什么？

我应该在哪里寻找纠正随机播放错误。我检查了 yarn-site.xml。我正在运行一个集群。我试着环顾四周，但找不到任何有用的东西。

纱线站点.xml

有没有一种简单的方法可以将 HDF5 文件转换为其图形表示？我目前正在使用 HDFView 打开一个 HDF5 文件并将其作为图像查看，有没有一种方法可以在 python 中进行转换以模仿这一点并写出图片文件？

我试图弄清楚如何阻止选择中的空响应，并且想知道如何制定 where 语句以使其产生正确的选择。例如，假设我有以下代码：

我基本上想要相当于说：

我该怎么做呢？

谢谢！