如何在Numpy中批量选择和计算数组？

如何（1）批量选择hdf5文件下的所有数组，然后（2）对这些数组应用计算，最后（3）在另一个hdf5文件中批量创建新数组？如何在Numpy中批量选择和计算数组？

例如：

import numpy 
import tables 

file = openFile('file1',"r") 

array1 = file.root.array1 
array1_cal = (array1 <= 1) 
newfile.createArray('/','array1_cal',array1_cal) 

array2 = file.root.array2 
array2_cal = (array2 <= 1) 
newfile.createArray('/','array2_cal',array2_cal)

我下单HDF5文件和几个HDF5文件100+阵列，我怎么能批量处理他们？非常感谢。

来源

2012-05-10 l.z.lz

你的HDF文件的结构是什么？例如，所有的数组都挂在根上？你是否希望在新文件中复制该结构？ – dtlussier

随着PyTables可以使用walkNodes功能通过递归迭代的节点。这里是一个例子：

# Recursively print all the nodes hanging from '/detector'. 
print "Nodes hanging from group '/detector':" 
for node in h5file.walkNodes('/detector', classname='EArray'): 
    data = node[:] 
    // do some calculation 
    // store new array in second file

来源

2012-05-10 09:12:47

使用h5py，Python接口到HDF5。 h5py允许您使用传统的Python和NumPy隐喻使用HDF5文件，组和数据集。

看到http://code.google.com/p/h5py/和http://alfven.org/wp/hdf5-for-python/

来源

2012-05-10 08:12:36

如何在Numpy中批量选择和计算数组？

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