我必须处理大型 3D 数据立方体。我想将它们存储在 HDF5 文件中(使用 h5py 或者 pytables)。我经常只想对这些多维数据集的一部分进行分析。此部分太大，无法保存在内存中。我希望对我感兴趣的切片有一个 numpy 样式的 View ，而不将数据复制到内存(类似于您可以使用 numpy 内存映射执行的操作)。这可能吗？据我所知，使用 h5py 执行切片时，您会在内存中得到一个 numpy 数组。
有人问我为什么要这样做，因为无论如何数据都必须在某个时候进入内存。出于必要，我的代码已经对来自这些多维数据集的数据进行了零碎的处理，一次将一小部分拉入内存。如果这些函数只是迭代传递给它们的整个数据集，那么它们是最简单的。如果我可以查看磁盘上的数据，我只需将此 View 原样传递给这些函数即可。如果我不能有一个 View ，我需要编写我所有的函数来只迭代感兴趣的切片。这将增加代码的复杂性，并使其更有可能在分析过程中出现人为错误。
有什么方法可以在不复制到内存的情况下查看磁盘上的数据？
最佳答案
一种可能性是创建一个 generator一个一个地产生切片的元素。一旦有了这样的生成器，就可以将其传递给现有代码并像往常一样遍历生成器。例如，您可以在生成器上使用 for 循环，就像在切片上使用它一样。生成器不会一次存储它们的所有值，它们会根据需要“生成”它们。
您可以只创建所需立方体位置的切片，而不是数据本身，或者如果您还有太多位置无法存储在内存中，则可以通过编程方式生成切片的下一个位置。生成器可以使用这些位置来逐个生成它们包含的数据。
假设您的切片是长方体的(可能是更高维度的)等价物，您可以使用嵌套的 for-range() 循环生成坐标，或者通过应用 product() 来自 itertools范围对象的模块。
关于python - 有没有办法获取存储在 hdf5 文件中的数组切片的 numpy 样式 View ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27803331/