Python和HDF 5大數據應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 科萊特（Andrew Collette） 著，鬍世傑 譯

圖書標籤:

• Python
• HDF5
• 大數據
• 數據存儲
• 科學計算
• 數據分析
• 高性能計算
• 文件格式
• NumPy
• Pandas

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115412942

版次：1

商品編碼：11873107

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-02-01

用紙：膠版紙

頁數：115

正文語種：中文

編輯推薦

　　Python語言在科學計算和數據處理領域應用前景廣闊。大數據時代，催生瞭人們處理大量數據的實際需求。
　　Python應用領域的拓展，越來越多的人將Python用於處理大型數值數據集，使用標準格式來進行數據的存儲和通信也顯得越來越重要，而HDF5也正迅速成為人們存儲科學數據的選擇。
　　本書會帶你迅速瞭解使用HDF5對大小從GB至TB的數字數據集進行存檔和共享的細節、實踐以及陷阱，體驗在Python語言中用HDF5存儲科學數據。
　　通過真實世界的例子以及動手練習，你將依次學習科學數據集、層次性組織的組、用戶定義的元數據，以及有互操作性的文件等主題。本書的例子對於Python2和Python3都適用。
　　本書包括以下內容：
　　設置HDF5工具並創建HDF5文件。
　　通過學習HDF5數據集對象來使用數據集。
　　理解數據集分塊和壓縮等高級功能。
　　使用組來學習如何利用HDF5層次性結構。
　　使用HDF5的屬性來添加元數據，創建可以自解釋的文件。
　　利用HDF5的類型係統創建有互操作性的文件。
　　使用引用，命名類型和維度標尺來錶示數據之間的關係。
　　瞭解在Python中如何編寫能跟HDF5互動的並行代碼。
　　本書生産力和創造力的推進器的一個真實的完美例子。本書會讓你覺得"HDF5很簡單"。

內容簡介

　　隨著Python應用領域的拓展，越來越多的人將Python用於處理大型數值數據集，使用標準格式來進行數據的存儲和通信也顯得越來越重要，而HDF5也正迅速成為人們存儲科學數據的選擇。
　　本書嚮任何有Python數據分析基本背景的人介紹如何在Python下使用HDF5。 本書將著重於HDF5的本地功能集，而不是Python的高層抽象。熟悉Python和NumPy的讀者，更容易閱讀和掌握本書的內容。
　　本書適閤有一定基礎的Python開發者，尤其適閤要使用Python開發數據存儲和處理等相關應用的讀者閱讀參考。

作者簡介

　　Andrew Collette，擁有UCLA的物理學博士，目前是科羅拉多大學的實驗室研究科學傢，並且他獲得瞭UCLA的物理學博士學位。他已經在兩颱幾百萬美元的研究設備上用Python-NumPy-HDF5進行過科學分析。他是HDF5 for Python（h5py）項目的開發領袖。

目錄

1章 簡介 1
1．1 Python和HDF5 2
1．1．1 數據和元數據的組織 2
1．1．2 大數據復製 3
1．2 HDF5到底是什麼 4
1．2．1 HDF5文件規格 5
1．2．2 HDF5標準庫 6
1．2．3 HDF5生態係統 6
第2章 開始使用 7
2．1 HDF基本原理 7
2．2 設置 8
2．2．1 Python2還是Python3 8
2．2．2 代碼示例 9
2．2．3 NumPy 9
2．2．4 HDF5和h5py 11
2．2．5 IPython 11
2．2．6 時間和優化 12
2．3 HDF5工具 13
2．3．1 HDFView 13
2．3．2 ViTables 14
2．3．3 命令行工具 15
2．4 你的第一個HDF5文件 16
2．4．1 使用環境管理器 17
2．4．2 文件驅動 18
2．4．3 用戶塊 19
第3章 使用數據集 20
3．1 數據集基礎 20
3．1．1 類型和形狀 20
3．1．2 讀和寫 21
3．1．3 創建空數據集 22
3．1．4 顯式指定存儲類型來節省空間 22
3．1．5 自動類型轉換和直讀 23
3．1．6 用astype讀 24
3．1．7 改變形狀 25
3．1．8 默認填充值 25
3．2 讀寫數據 25
3．2．1 高效率切片 26
3．2．2 start-stop-step索引 27
3．2．3 多維切片和標量切片 28
3．2．4 布爾索引 29
3．2．5 坐標列錶 30
3．2．6 自動廣播 31
3．2．7 直讀入一個已存在的數組 32
3．2．8 數據類型注解 33
3．3 改變數據集的形狀 34
3．3．1 創建可變形數據集 35
3．3．2 用resize重新組織數據 36
3．3．3 何時以及如何進行resize 37
第4章 讓分塊和壓縮來幫忙 38
4．1 連續存儲 38
4．2 分塊存儲 40
4．3 設置分塊形狀 41
4．3．1 自動分塊 41
4．3．2 手動選擇一個形狀 42
4．4 性能實例：可變形數據集 43
4．5 過濾器和壓縮 44
4．5．1 過濾器流水綫 45
4．5．2 壓縮過濾器 45
4．5．3 GZIP/DEFLATE壓縮器 46
4．5．4 SZIP壓縮器 46
4．5．5 LZF壓縮器 47
4．5．6 性能 47
4．6 其他過濾器 48
4．6．1 SHUFFLE過濾器 48
4．6．2 FLETCHER32過濾器 49
4．7 第三方過濾器 50
第5章 組、鏈接和迭代：HDF5的層次性 51
5．1 根組和子組 51
5．2 組的基本原理 52
5．2．1 字典風格的訪問 52
5．2．2 特殊屬性 53
5．3 使用鏈接 53
5．3．1 硬鏈接 53
5．3．2 剩餘空間和重新打包 55
5．3．3 軟鏈接 55
5．3．4 外部鏈接 56
5．3．5 對象名字注解 58
5．3．6 用get決定對象類型 58
5．3．7 用require簡化你的應用程序 59
5．4 迭代和容器 60
5．4．1 組如何存儲 61
5．4．2 字典風格的遍曆 61
5．4．3 測試存在性 62
5．5 用Visitor模式多級遍曆 63
5．5．1 以名字訪問 63
5．5．2 多個鏈接和visit 64
5．5．3 訪問對象 65
5．5．4 遍曆中止：一個簡單的搜索策略 66
5．6 復製對象 66
5．7 對象比較和哈希 67
第6章 用特徵存儲元數據 69
6．1 特徵基本原理 69
6．1．1 類型猜測 70
6．1．2 字符串和文件匹配 72
6．1．3 Python對象 73
6．1．4 顯式指定類型 74
6．2 真實世界的例子：粒子加速數據庫 76
6．2．1 基於HDF5的應用格式 76
6．2．2 數據分析 77

第7章 更多關於類型 79
7．1 HDF5類型係統 79
7．2 整型和浮點 80
7．3 定長字符串 81
7．4 變長字符串 81
7．4．1 變長字符串的數據類型 82
7．4．2 變長字符串數據集的使用 83
7．4．3 字節字符串和Unicode字符串 83
7．4．4 使用Unicode字符串 84
7．4．5 不要在字符串中保存二進製數據 85
7．4．6 確保你Python 2程序的未來 85
7．5 復閤類型 85
7．6 復數類型 87
7．7 枚舉類型 87
7．8 布爾類型 88
7．9 數組類型 89
7．10 不透明類型 90
7．11 日期和時間 91
第8章 通過引用、類型和維度標尺來組織數據 92
8．1 對象引用 92
8．1．1 創建和解引用 92
8．1．2 引用是一種“永不失效”的鏈接 93
8．1．3 引用是一種數據 94
8．2 區域引用 95
8．2．1 創建和讀取區域引用 95
8．2．2 復雜索引 96
8．2．3 用區域引用獲得數據集 96
8．3 命名類型 97
8．3．1 數據類型對象 97
8．3．2 鏈接命名類型 98
8．3．3 管理命名類型 98
8．4 維度標尺 98
8．4．1 創建維度標尺 99
8．4．2 在數據集上添加標尺 100

第9章 HDF5並發性：多綫程和多進程 102
9．1 Python並發的基本概念 102
9．2 多綫程 103
9．3 多進程 105
9．4 MPI和並發HDF5 108
9．4．1 一個非常快速的MPI介紹 108
9．4．2 基於MPI的HDF5程序 109
9．4．3 集體操作和獨立操作 110
9．4．4 原子操作模式 111
第10章 下一步 114
10．1 尋求幫助 114
10．2 做齣貢獻 115

前言/序言

Python與HDF5大數據應用 內容概述 本書將帶您深入探索Python與HDF5在處理和分析海量數據方麵的強大組閤。我們將從基礎概念入手，逐步深入到實際應用，為您提供一套全麵、實用的解決方案，以應對當今大數據時代的挑戰。 章節詳情 第一部分：Python大數據處理基礎 第一章：Python數據科學生態概覽 Python作為數據科學的首選語言 NumPy：數值計算的基石 Pandas：高效的數據結構與分析工具 Matplotlib與Seaborn：數據可視化利器 SciPy：科學計算的瑞士軍刀 Scikit-learn：機器學習的強大框架 構建Python數據分析環境 第二章：NumPy深入探索 ndarray對象：多維數組的創建與操作 數組索引與切片 數組的數學運算與邏輯運算 廣播機製：高效的元素級運算 隨機數生成與統計分析 數組的閤並、分割與重塑 性能優化技巧 第三章：Pandas數據處理精要 Series和DataFrame：核心數據結構 數據導入與導齣：CSV, Excel, SQL等 數據清洗與預處理：缺失值處理，重復值移除 數據索引與選擇：loc, iloc, boolean indexing 數據聚閤與分組：groupby操作 數據閤並與連接：merge, join, concat 時間序列數據處理 數據可視化與初步探索 第二部分：HDF5大數據存儲與管理 第四章：HDF5基礎概念與原理 什麼是HDF5？其設計理念與優勢 HDF5的數據模型：Group, Dataset, Attribute HDF5文件結構：層級化的命名空間 Dataset的類型與屬性：數據類型，形狀，壓縮 Group作為容器：組織數據的邏輯單元 Attribute：為數據添加元信息 HDF5與其他存儲格式的比較（CSV, Parquet, ORC等） 第五章：Python與h5py庫 h5py庫的安裝與入門 創建與打開HDF5文件 創建和寫入Dataset：各種數據類型與形狀 讀取Dataset：精確訪問與切片 創建和管理Group 寫入和讀取Attribute HDF5文件的迭代與遍曆 HDF5文件的高級特性：分塊存儲（chunking）與壓縮（compression） 錯誤處理與資源管理 第六章：HDF5數據的高級應用 使用分塊存儲（chunking）優化讀寫性能 多種壓縮算法的選擇與應用（gzip, lzf, szip等） HDF5的虛擬數據集（Virtual Datasets, VDS）：跨文件訪問與閤並 HDF5與並行I/O：HDF5在MPI環境下的使用 HDF5數據版本控製與遷移 HDF5的最佳實踐與性能調優 第三部分：Python與HDF5的實際應用 第七章：科學計算與實驗數據存儲 在物理、化學、生物等領域中使用HDF5存儲大規模實驗數據 處理多維數組、圖像、光譜等數據 使用Pandas和h5py結閤分析實驗結果 案例：天文學數據處理，材料科學模擬結果存儲 第八章：地理空間數據處理 HDF5在地理信息係統（GIS）中的應用 存儲和分析柵格數據、矢量數據 處理NetCDF文件（NetCDF是HDF5的一個擴展） 使用Python庫（如xarray）與HDF5/NetCDF交互 案例：氣候模型輸齣數據分析，遙感影像處理 第九章：機器學習數據集管理 將大型機器學習數據集存儲為HDF5格式 提高模型訓練時的I/O效率 存儲模型的中間結果與訓練日誌 使用h5py進行數據集的加載與切片，為模型訓練提供數據流 案例：圖像識彆數據集，自然語言處理數據集 第十章：金融數據分析與迴測 存儲和分析高頻交易數據、股票行情數據 使用HDF5實現高效的數據檢索與查詢 構建基於HDF5的金融數據迴測係統 案例：量化交易策略開發，風險管理數據存儲 第十一章：工程仿真與可視化 存儲復雜的工程仿真結果，如有限元分析（FEA），計算流體力學（CFD） 處理高維度、非結構化數據 與可視化工具（如ParaView, VisIt）的集成 案例：航空航天設計仿真，汽車碰撞模擬 第四部分：性能優化與最佳實踐 第十二章：HDF5讀寫性能調優 數據組織策略：閤理設計Group和Dataset結構 選擇閤適的數據類型和壓縮算法 理解和利用分塊存儲（chunking） 並行I/O的實踐 內存管理與緩存策略 性能測試與基準比較 第十三章：Python與HDF5結閤的高級技巧 使用NumPy和Pandas進行數據預處理，再寫入HDF5 從HDF5讀取數據，進行Pandas DataFrame的構建 利用xarray庫簡化HDF5/NetCDF多維數據處理 結閤Dask實現分布式HDF5數據處理 麵嚮對象編程思想在HDF5應用中的體現 第十四章：HDF5在大數據生態中的位置 HDF5與其他大數據技術（Spark, Hadoop）的互操作性 HDF5作為數據湖或數據倉庫的組成部分 與雲存儲（S3, Azure Blob Storage）的集成 未來趨勢與發展方嚮 總結 本書旨在幫助讀者掌握使用Python和HDF5來高效地存儲、管理和分析海量數據的能力。通過理論講解和豐富的實踐案例，您將能夠 confidently 應對各種大數據挑戰，從科學研究到商業應用，開啓數據分析的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對如何高效地處理大量數據感到睏擾，特彆是那些結構復雜、體量巨大的數據集。接觸HDF5格式已有段時間，但總感覺摸不著門道，那些API文檔看瞭又看，還是覺得雲裏霧裏。Python作為我最常用的編程語言，卻不知道如何將其與HDF5深度結閤，真正發揮齣它的威力。我一直在尋找一本能夠清晰解釋HDF5原理，並提供大量Python實戰案例的書籍，讓我能夠快速上手，解決實際問題。這本書的齣現，仿佛一道曙光照亮瞭我前進的道路。我特彆期待書中能夠深入講解HDF5的數據模型、壓縮算法，以及如何利用Python庫（如h5py）進行數據的讀寫、篩選、聚閤和分析。如果書中還能包含一些關於如何優化HDF5文件結構，提高I/O性能的技巧，那就太棒瞭！我渴望通過這本書，掌握將Python的靈活性與HDF5的高效性完美結閤的技能，從而在我的數據科學項目中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我們這類需要處理海量傳感器數據、實驗數據的研究人員來說，簡直是雪中送炭。傳統的文件存儲方式在麵對TB級彆甚至PB級彆的數據時，顯得力不從心，查詢效率低下，數據管理也變得異常睏難。HDF5作為一種為海量數據設計的存儲格式，其潛力巨大，但如何將其與我們常用的Python工具鏈無縫集成，實現高效的數據讀取、分析和可視化，一直是我們麵臨的挑戰。我期望這本書能夠深入剖析HDF5在實際科研項目中的應用案例，例如如何將高維度的實驗數據以一種結構化、可擴展的方式存儲，如何通過Python腳本快速檢索特定時間段或特定參數下的數據，以及如何將HDF5數據與NumPy、SciPy等科學計算庫結閤，進行復雜的數值模擬和數據分析。如果書中還能探討一些關於數據生命周期管理，以及HDF5在高性能計算環境下的部署和優化，那這本書的實用價值將無可估量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據存儲技術抱有濃厚興趣的初學者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹HDF5技術，並與我熟悉的Python語言相結閤的書籍。我聽說HDF5在科學研究、工程領域有著廣泛的應用，但往往門檻較高。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地帶領我理解HDF5的優勢所在，以及它為何能成為處理大數據的一種有力工具。我特彆期待書中能夠清晰地解釋HDF5的文件結構，如何創建和管理數據集（datasets）和組（groups），以及如何使用屬性（attributes）來描述數據。在Python的應用方麵，我希望書中能夠提供大量代碼示例，展示如何利用h5py等庫進行數據的讀寫、索引、切片、以及一些基本的數據處理操作。如果書中還能包含一些關於HDF5數據壓縮、分塊存儲等優化策略的介紹，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何構建高效、可擴展的數據基礎設施感到好奇，尤其是在麵對日益增長的數據量時，傳統的關係型數據庫有時顯得力不從心。HDF5作為一個專門為存儲和管理海量數據而設計的格式，一直引起我的關注。然而，我一直缺乏一個清晰的指引，將HDF5與我熟練掌握的Python語言結閤起來，真正地發揮其優勢。我期待這本書能夠提供一個全麵的視角，不僅介紹HDF5的基本概念，更重要的是，能夠展示如何在Python生態係統中，利用HDF5構建強大的數據處理和分析管道。我希望書中能夠涵蓋HDF5的數據組織方式、元數據管理、以及它在不同應用場景下的優勢。同時，我非常期待書中能夠提供詳細的Python代碼示例，演示如何使用h5py等庫來高效地讀寫、查詢、轉換和分析HDF5文件中的數據，甚至是如何設計和優化HDF5文件結構，以滿足特定應用程序的需求。

評分☆☆☆☆☆

對於有一定Python基礎，但對大規模數據存儲和管理感到迷茫的開發者而言，這本書無疑是一個寶藏。我之前嘗試過使用CSV、Parquet等格式處理大數據，但隨著數據量的爆炸式增長，這些格式在性能和靈活性上都顯得捉襟見肘。HDF5以其強大的能力吸引瞭我，但其復雜的數據結構和API一度讓我望而卻步。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的老船長，帶領我穿越HDF5這片深邃的數據海洋。我期待書中能夠詳細闡述HDF5的層次化結構、數據集、屬性等核心概念，並用直觀易懂的方式解釋它們如何協同工作。更重要的是，我希望書中能夠提供一係列基於Python的實際應用場景，例如科學計算中的多維數組存儲、氣象和地理信息數據的處理、生物醫學數據的管理等。如果書中還能涉及一些HDF5在分布式環境下的應用，或者與其他大數據工具（如Pandas, Dask）的集成，那這本書的價值將更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，性價比高。活動力度大！

評分☆☆☆☆☆

物超所值

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，印刷質量好，符閤預期

評分☆☆☆☆☆

開始學習中，看完後再來補評價

評分☆☆☆☆☆

哈哈

評分☆☆☆☆☆

寫得還可以，但是沒有場景應用

評分☆☆☆☆☆

晚上下單，第二天早上送到，好快，不耽誤閱讀。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，正版書籍，包裝良好

評分☆☆☆☆☆

在快遞點扔瞭一個月……看到要評價纔想起來買瞭這麼個東西，很薄的一個小冊子，如果是針對你的問題，那麼很實用～否則，沒什麼#還好貴～