Puntuación:
El libro 'Python and HDF5' ha sido elogiado por ser un excelente recurso para aprender a utilizar HDF5 con Python, ya que ofrece explicaciones claras y ejemplos prácticos. Se considera esencial para cualquier persona que trabaje con estas tecnologías, aunque algunos críticos señalaron deficiencias tales como gráficos en blanco y negro en lugar de color, y una falta de enfoque en el uso de HDF5 con la biblioteca pandas.
Ventajas:Bien escrito y accesible, conciso sin pelusas, excelentes ejemplos, cubre HDF5 de forma exhaustiva, adecuado para principiantes y usuarios intermedios, incluye información sobre HDF5 paralelo, proporciona una base sólida para trabajar con HDF5 en Python.
Desventajas:Algunos gráficos están impresos en blanco y negro en lugar de en color, no cubre suficientemente la integración con pandas, algunos usuarios señalaron que el tamaño de la fuente era demasiado grande, lo que reduce el contenido.
(basado en 11 opiniones de lectores)
Python and Hdf5: Unlocking Scientific Data
Obtenga experiencia práctica con HDF5 para almacenar datos científicos en Python. Esta guía práctica le pondrá rápidamente al día sobre los detalles, las mejores prácticas y las dificultades de utilizar HDF5 para archivar y compartir conjuntos de datos numéricos que van desde gigabytes a terabytes.
A través de ejemplos reales y ejercicios prácticos, explorará temas como los conjuntos de datos científicos, los grupos organizados jerárquicamente, los metadatos definidos por el usuario y los archivos interoperables. Los ejemplos son aplicables tanto para usuarios de Python 2 como de Python 3. Si está familiarizado con los fundamentos del análisis de datos en Python, esta es una introducción ideal a HDF5.
Trabaje con conjuntos de datos aprendiendo el objeto HDF5 Dataset Comprenda características avanzadas como la fragmentación y compresión de conjuntos de datos Aprenda a trabajar con la estructura jerárquica de HDF5, utilizando grupos Cree archivos autodescriptivos añadiendo metadatos con atributos HDF5 Aproveche el sistema de tipos de HDF5 para crear archivos interoperables Exprese relaciones entre datos con referencias, tipos con nombre y escalas de dimensiones Descubra cómo los mecanismos de Python para escribir código paralelo interactúan con HDF5.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)