Çok boyutlu diziler

Python ile Dask ile Paralel Programlama

James Fulton

Climate Informatics Researcher

Çok boyutlu veri türleri

HDF logosu

Tek bir klasör

Dört veri kümesi ve bazı üstveriler içeren tek klasör.

import h5py

# Open the HDF5 file
file = h5py.File('data.hdf5')


# Print the available datasets inside the file
print(file.keys())

<KeysViewHDF5 ['A', 'B', 'C', 'D']}>

import h5py

# Open the HDF5 file
file = h5py.File('data.hdf5')


# Select dataset A
dataset_a = file['/A']


print(dataset_a)

<HDF5 dataset "A": shape (10000, 100, 100), type "<f4">

import dask.array as da


# Load dataset into a Dask array
a = da.from_array(dataset_a, chunks=(100, 20, 20))


print(a)

dask.array<array, shape=(10000, 100, 100), dtype=float32, chunksize=(100, 20, 20),
    chunktype=numpy.ndarray>

import dask.array as da

a = da.from_zarr("dataset.zarr", component="A")


print(a)

dask.array<from-zarr, shape=(10000, 100, 100), dtype=float32,
    chunksize=(100, 20, 20), chunktype=numpy.ndarray>

Python ile Dask ile Paralel Programlama