Python和HDF 5大数据应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 科莱特（Andrew Collette） 著，胡世杰 译

图书标签:

• Python
• HDF5
• 大数据
• 数据存储
• 科学计算
• 数据分析
• 高性能计算
• 文件格式
• NumPy
• Pandas

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115412942

版次：1

商品编码：11873107

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-02-01

用纸：胶版纸

页数：115

正文语种：中文

编辑推荐

　　Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代，催生了人们处理大量数据的实际需求。
　　Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。
　　本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集进行存档和共享的细节、实践以及陷阱，体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。
　　通过真实世界的例子以及动手练习，你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。
　　本书包括以下内容：
　　设置HDF5工具并创建HDF5文件。
　　通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。
　　理解数据集分块和压缩等高级功能。
　　使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。
　　使用HDF5的属性来添加元数据，创建可以自解释的文件。
　　利用HDF5的类型系统创建有互操作性的文件。
　　使用引用，命名类型和维度标尺来表示数据之间的关系。
　　了解在Python中如何编写能跟HDF5互动的并行代码。
　　本书生产力和创造力的推进器的一个真实的完美例子。本书会让你觉得"HDF5很简单"。

内容简介

　　随着Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。
　　本书向任何有Python数据分析基本背景的人介绍如何在Python下使用HDF5。 本书将着重于HDF5的本地功能集，而不是Python的高层抽象。熟悉Python和NumPy的读者，更容易阅读和掌握本书的内容。
　　本书适合有一定基础的Python开发者，尤其适合要使用Python开发数据存储和处理等相关应用的读者阅读参考。

作者简介

　　Andrew Collette，拥有UCLA的物理学博士，目前是科罗拉多大学的实验室研究科学家，并且他获得了UCLA的物理学博士学位。他已经在两台几百万美元的研究设备上用Python-NumPy-HDF5进行过科学分析。他是HDF5 for Python（h5py）项目的开发领袖。

目录

1章 简介 1
1．1 Python和HDF5 2
1．1．1 数据和元数据的组织 2
1．1．2 大数据复制 3
1．2 HDF5到底是什么 4
1．2．1 HDF5文件规格 5
1．2．2 HDF5标准库 6
1．2．3 HDF5生态系统 6
第2章 开始使用 7
2．1 HDF基本原理 7
2．2 设置 8
2．2．1 Python2还是Python3 8
2．2．2 代码示例 9
2．2．3 NumPy 9
2．2．4 HDF5和h5py 11
2．2．5 IPython 11
2．2．6 时间和优化 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 你的第一个HDF5文件 16
2．4．1 使用环境管理器 17
2．4．2 文件驱动 18
2．4．3 用户块 19
第3章 使用数据集 20
3．1 数据集基础 20
3．1．1 类型和形状 20
3．1．2 读和写 21
3．1．3 创建空数据集 22
3．1．4 显式指定存储类型来节省空间 22
3．1．5 自动类型转换和直读 23
3．1．6 用astype读 24
3．1．7 改变形状 25
3．1．8 默认填充值 25
3．2 读写数据 25
3．2．1 高效率切片 26
3．2．2 start-stop-step索引 27
3．2．3 多维切片和标量切片 28
3．2．4 布尔索引 29
3．2．5 坐标列表 30
3．2．6 自动广播 31
3．2．7 直读入一个已存在的数组 32
3．2．8 数据类型注解 33
3．3 改变数据集的形状 34
3．3．1 创建可变形数据集 35
3．3．2 用resize重新组织数据 36
3．3．3 何时以及如何进行resize 37
第4章 让分块和压缩来帮忙 38
4．1 连续存储 38
4．2 分块存储 40
4．3 设置分块形状 41
4．3．1 自动分块 41
4．3．2 手动选择一个形状 42
4．4 性能实例：可变形数据集 43
4．5 过滤器和压缩 44
4．5．1 过滤器流水线 45
4．5．2 压缩过滤器 45
4．5．3 GZIP/DEFLATE压缩器 46
4．5．4 SZIP压缩器 46
4．5．5 LZF压缩器 47
4．5．6 性能 47
4．6 其他过滤器 48
4．6．1 SHUFFLE过滤器 48
4．6．2 FLETCHER32过滤器 49
4．7 第三方过滤器 50
第5章 组、链接和迭代：HDF5的层次性 51
5．1 根组和子组 51
5．2 组的基本原理 52
5．2．1 字典风格的访问 52
5．2．2 特殊属性 53
5．3 使用链接 53
5．3．1 硬链接 53
5．3．2 剩余空间和重新打包 55
5．3．3 软链接 55
5．3．4 外部链接 56
5．3．5 对象名字注解 58
5．3．6 用get决定对象类型 58
5．3．7 用require简化你的应用程序 59
5．4 迭代和容器 60
5．4．1 组如何存储 61
5．4．2 字典风格的遍历 61
5．4．3 测试存在性 62
5．5 用Visitor模式多级遍历 63
5．5．1 以名字访问 63
5．5．2 多个链接和visit 64
5．5．3 访问对象 65
5．5．4 遍历中止：一个简单的搜索策略 66
5．6 复制对象 66
5．7 对象比较和哈希 67
第6章 用特征存储元数据 69
6．1 特征基本原理 69
6．1．1 类型猜测 70
6．1．2 字符串和文件匹配 72
6．1．3 Python对象 73
6．1．4 显式指定类型 74
6．2 真实世界的例子：粒子加速数据库 76
6．2．1 基于HDF5的应用格式 76
6．2．2 数据分析 77

第7章 更多关于类型 79
7．1 HDF5类型系统 79
7．2 整型和浮点 80
7．3 定长字符串 81
7．4 变长字符串 81
7．4．1 变长字符串的数据类型 82
7．4．2 变长字符串数据集的使用 83
7．4．3 字节字符串和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进制数据 85
7．4．6 确保你Python 2程序的未来 85
7．5 复合类型 85
7．6 复数类型 87
7．7 枚举类型 87
7．8 布尔类型 88
7．9 数组类型 89
7．10 不透明类型 90
7．11 日期和时间 91
第8章 通过引用、类型和维度标尺来组织数据 92
8．1 对象引用 92
8．1．1 创建和解引用 92
8．1．2 引用是一种“永不失效”的链接 93
8．1．3 引用是一种数据 94
8．2 区域引用 95
8．2．1 创建和读取区域引用 95
8．2．2 复杂索引 96
8．2．3 用区域引用获得数据集 96
8．3 命名类型 97
8．3．1 数据类型对象 97
8．3．2 链接命名类型 98
8．3．3 管理命名类型 98
8．4 维度标尺 98
8．4．1 创建维度标尺 99
8．4．2 在数据集上添加标尺 100

第9章 HDF5并发性：多线程和多进程 102
9．1 Python并发的基本概念 102
9．2 多线程 103
9．3 多进程 105
9．4 MPI和并发HDF5 108
9．4．1 一个非常快速的MPI介绍 108
9．4．2 基于MPI的HDF5程序 109
9．4．3 集体操作和独立操作 110
9．4．4 原子操作模式 111
第10章 下一步 114
10．1 寻求帮助 114
10．2 做出贡献 115

前言/序言

Python与HDF5大数据应用 内容概述 本书将带您深入探索Python与HDF5在处理和分析海量数据方面的强大组合。我们将从基础概念入手，逐步深入到实际应用，为您提供一套全面、实用的解决方案，以应对当今大数据时代的挑战。 章节详情 第一部分：Python大数据处理基础 第一章：Python数据科学生态概览 Python作为数据科学的首选语言 NumPy：数值计算的基石 Pandas：高效的数据结构与分析工具 Matplotlib与Seaborn：数据可视化利器 SciPy：科学计算的瑞士军刀 Scikit-learn：机器学习的强大框架 构建Python数据分析环境 第二章：NumPy深入探索 ndarray对象：多维数组的创建与操作 数组索引与切片 数组的数学运算与逻辑运算 广播机制：高效的元素级运算 随机数生成与统计分析 数组的合并、分割与重塑 性能优化技巧 第三章：Pandas数据处理精要 Series和DataFrame：核心数据结构 数据导入与导出：CSV, Excel, SQL等 数据清洗与预处理：缺失值处理，重复值移除 数据索引与选择：loc, iloc, boolean indexing 数据聚合与分组：groupby操作 数据合并与连接：merge, join, concat 时间序列数据处理 数据可视化与初步探索 第二部分：HDF5大数据存储与管理 第四章：HDF5基础概念与原理 什么是HDF5？其设计理念与优势 HDF5的数据模型：Group, Dataset, Attribute HDF5文件结构：层级化的命名空间 Dataset的类型与属性：数据类型，形状，压缩 Group作为容器：组织数据的逻辑单元 Attribute：为数据添加元信息 HDF5与其他存储格式的比较（CSV, Parquet, ORC等） 第五章：Python与h5py库 h5py库的安装与入门 创建与打开HDF5文件 创建和写入Dataset：各种数据类型与形状 读取Dataset：精确访问与切片 创建和管理Group 写入和读取Attribute HDF5文件的迭代与遍历 HDF5文件的高级特性：分块存储（chunking）与压缩（compression） 错误处理与资源管理 第六章：HDF5数据的高级应用 使用分块存储（chunking）优化读写性能 多种压缩算法的选择与应用（gzip, lzf, szip等） HDF5的虚拟数据集（Virtual Datasets, VDS）：跨文件访问与合并 HDF5与并行I/O：HDF5在MPI环境下的使用 HDF5数据版本控制与迁移 HDF5的最佳实践与性能调优 第三部分：Python与HDF5的实际应用 第七章：科学计算与实验数据存储 在物理、化学、生物等领域中使用HDF5存储大规模实验数据 处理多维数组、图像、光谱等数据 使用Pandas和h5py结合分析实验结果 案例：天文学数据处理，材料科学模拟结果存储 第八章：地理空间数据处理 HDF5在地理信息系统（GIS）中的应用 存储和分析栅格数据、矢量数据 处理NetCDF文件（NetCDF是HDF5的一个扩展） 使用Python库（如xarray）与HDF5/NetCDF交互 案例：气候模型输出数据分析，遥感影像处理 第九章：机器学习数据集管理 将大型机器学习数据集存储为HDF5格式 提高模型训练时的I/O效率 存储模型的中间结果与训练日志 使用h5py进行数据集的加载与切片，为模型训练提供数据流 案例：图像识别数据集，自然语言处理数据集 第十章：金融数据分析与回测 存储和分析高频交易数据、股票行情数据 使用HDF5实现高效的数据检索与查询 构建基于HDF5的金融数据回测系统 案例：量化交易策略开发，风险管理数据存储 第十一章：工程仿真与可视化 存储复杂的工程仿真结果，如有限元分析（FEA），计算流体力学（CFD） 处理高维度、非结构化数据 与可视化工具（如ParaView, VisIt）的集成 案例：航空航天设计仿真，汽车碰撞模拟 第四部分：性能优化与最佳实践 第十二章：HDF5读写性能调优 数据组织策略：合理设计Group和Dataset结构 选择合适的数据类型和压缩算法 理解和利用分块存储（chunking） 并行I/O的实践 内存管理与缓存策略 性能测试与基准比较 第十三章：Python与HDF5结合的高级技巧 使用NumPy和Pandas进行数据预处理，再写入HDF5 从HDF5读取数据，进行Pandas DataFrame的构建 利用xarray库简化HDF5/NetCDF多维数据处理 结合Dask实现分布式HDF5数据处理 面向对象编程思想在HDF5应用中的体现 第十四章：HDF5在大数据生态中的位置 HDF5与其他大数据技术（Spark, Hadoop）的互操作性 HDF5作为数据湖或数据仓库的组成部分 与云存储（S3, Azure Blob Storage）的集成 未来趋势与发展方向 总结 本书旨在帮助读者掌握使用Python和HDF5来高效地存储、管理和分析海量数据的能力。通过理论讲解和丰富的实践案例，您将能够 confidently 应对各种大数据挑战，从科学研究到商业应用，开启数据分析的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对如何高效地处理大量数据感到困扰，特别是那些结构复杂、体量巨大的数据集。接触HDF5格式已有段时间，但总感觉摸不着门道，那些API文档看了又看，还是觉得云里雾里。Python作为我最常用的编程语言，却不知道如何将其与HDF5深度结合，真正发挥出它的威力。我一直在寻找一本能够清晰解释HDF5原理，并提供大量Python实战案例的书籍，让我能够快速上手，解决实际问题。这本书的出现，仿佛一道曙光照亮了我前进的道路。我特别期待书中能够深入讲解HDF5的数据模型、压缩算法，以及如何利用Python库（如h5py）进行数据的读写、筛选、聚合和分析。如果书中还能包含一些关于如何优化HDF5文件结构，提高I/O性能的技巧，那就太棒了！我渴望通过这本书，掌握将Python的灵活性与HDF5的高效性完美结合的技能，从而在我的数据科学项目中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我们这类需要处理海量传感器数据、实验数据的研究人员来说，简直是雪中送炭。传统的文件存储方式在面对TB级别甚至PB级别的数据时，显得力不从心，查询效率低下，数据管理也变得异常困难。HDF5作为一种为海量数据设计的存储格式，其潜力巨大，但如何将其与我们常用的Python工具链无缝集成，实现高效的数据读取、分析和可视化，一直是我们面临的挑战。我期望这本书能够深入剖析HDF5在实际科研项目中的应用案例，例如如何将高维度的实验数据以一种结构化、可扩展的方式存储，如何通过Python脚本快速检索特定时间段或特定参数下的数据，以及如何将HDF5数据与NumPy、SciPy等科学计算库结合，进行复杂的数值模拟和数据分析。如果书中还能探讨一些关于数据生命周期管理，以及HDF5在高性能计算环境下的部署和优化，那这本书的实用价值将无可估量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据存储技术抱有浓厚兴趣的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍HDF5技术，并与我熟悉的Python语言相结合的书籍。我听说HDF5在科学研究、工程领域有着广泛的应用，但往往门槛较高。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，循序渐进地带领我理解HDF5的优势所在，以及它为何能成为处理大数据的一种有力工具。我特别期待书中能够清晰地解释HDF5的文件结构，如何创建和管理数据集（datasets）和组（groups），以及如何使用属性（attributes）来描述数据。在Python的应用方面，我希望书中能够提供大量代码示例，展示如何利用h5py等库进行数据的读写、索引、切片、以及一些基本的数据处理操作。如果书中还能包含一些关于HDF5数据压缩、分块存储等优化策略的介绍，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何构建高效、可扩展的数据基础设施感到好奇，尤其是在面对日益增长的数据量时，传统的关系型数据库有时显得力不从心。HDF5作为一个专门为存储和管理海量数据而设计的格式，一直引起我的关注。然而，我一直缺乏一个清晰的指引，将HDF5与我熟练掌握的Python语言结合起来，真正地发挥其优势。我期待这本书能够提供一个全面的视角，不仅介绍HDF5的基本概念，更重要的是，能够展示如何在Python生态系统中，利用HDF5构建强大的数据处理和分析管道。我希望书中能够涵盖HDF5的数据组织方式、元数据管理、以及它在不同应用场景下的优势。同时，我非常期待书中能够提供详细的Python代码示例，演示如何使用h5py等库来高效地读写、查询、转换和分析HDF5文件中的数据，甚至是如何设计和优化HDF5文件结构，以满足特定应用程序的需求。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定Python基础，但对大规模数据存储和管理感到迷茫的开发者而言，这本书无疑是一个宝藏。我之前尝试过使用CSV、Parquet等格式处理大数据，但随着数据量的爆炸式增长，这些格式在性能和灵活性上都显得捉襟见肘。HDF5以其强大的能力吸引了我，但其复杂的数据结构和API一度让我望而却步。我希望这本书能够像一位经验丰富的老船长，带领我穿越HDF5这片深邃的数据海洋。我期待书中能够详细阐述HDF5的层次化结构、数据集、属性等核心概念，并用直观易懂的方式解释它们如何协同工作。更重要的是，我希望书中能够提供一系列基于Python的实际应用场景，例如科学计算中的多维数组存储、气象和地理信息数据的处理、生物医学数据的管理等。如果书中还能涉及一些HDF5在分布式环境下的应用，或者与其他大数据工具（如Pandas, Dask）的集成，那这本书的价值将更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，质量好，真是蛮好的！

评分☆☆☆☆☆

很薄，凑单的

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东西还可以，就是贵东西还可以，就是贵

评分☆☆☆☆☆

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书不错，值得拥有

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自己动手丰衣足食，读书使人进步

评分☆☆☆☆☆

好书，很有用的，值得好好学习

评分☆☆☆☆☆

小册子，超薄的书，挖坑以后再评

评分☆☆☆☆☆

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