Python e Hdf5: sbloccare i dati scientifici

Recensioni dei lettori

Il libro “Python e HDF5” è apprezzato per essere una risorsa eccellente per imparare a usare HDF5 con Python, offrendo spiegazioni chiare ed esempi pratici. È considerato essenziale per chiunque lavori con queste tecnologie, anche se alcuni recensori hanno notato carenze come i grafici in bianco e nero anziché a colori e la mancanza di attenzione all'uso di HDF5 con la libreria pandas.

Ben scritto e accessibile, conciso e senza fronzoli, esempi eccellenti, copre HDF5 in modo completo, adatto a principianti e utenti intermedi, include informazioni su HDF5 parallelo, fornisce una solida base per lavorare con HDF5 in Python.

Alcuni grafici sono stampati in bianco e nero anziché a colori, l'integrazione con pandas non è sufficientemente trattata, alcuni utenti hanno notato che la dimensione dei caratteri è troppo grande e quindi il contenuto è ridotto.

(basato su 11 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Python and Hdf5: Unlocking Scientific Data

Contenuto del libro:

Acquisite esperienza pratica con HDF5 per l'archiviazione di dati scientifici in Python. Questa guida pratica vi permette di conoscere rapidamente i dettagli, le migliori pratiche e le insidie dell'uso di HDF5 per archiviare e condividere insiemi di dati numerici di dimensioni che vanno dai gigabyte ai terabyte.

Attraverso esempi reali ed esercizi pratici, si esplorano argomenti come i dataset scientifici, i gruppi organizzati gerarchicamente, i metadati definiti dall'utente e i file interoperabili. Gli esempi sono applicabili sia agli utenti di Python 2 sia a quelli di Python 3. Se avete familiarità con le basi dell'analisi dei dati in Python, questa è l'introduzione ideale a HDF5.

Imparate a utilizzare gli strumenti HDF5 e a creare il vostro primo file HDF5 Lavorate con gli insiemi di dati imparando l'oggetto HDF5 Dataset Comprendete funzioni avanzate come il chunking e la compressione degli insiemi di dati Imparate a lavorare con la struttura gerarchica di HDF5, utilizzando i gruppi Create file autodescrittivi aggiungendo metadati con gli attributi HDF5 Sfruttate il sistema di tipi di HDF5 per creare file interoperabili Esprimete le relazioni tra i dati con riferimenti, tipi denominati e scale di dimensioni Scoprite come i meccanismi Python per la scrittura di codice parallelo interagiscono con HDF5.