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【IDL】重写HDF文件中数据集的方法
IDL中提供了一系列HDF_*函数对HDF文件进行读写、查询等操作。 遇到一个需求，使用IDL来重写HDF中的某个数据集。其实非常简单。只需要用到如下几个关键接口： HDF_SD_START HDF_SD_SELECT HDF_SD_GETDATA HDF_SD_ADDDATA 以一景MODIS MOD02数据为例，里边包含了经纬度信息。查看纬度（LaOpenHarmony 3GPP协议开发深度剖析——一文读懂RIL
（以下内容来自开发者分享，不代表 OpenHarmony 项目群工作委员会观点）本文转载自：https://harmonyos.51cto.com/posts/10608 夏德旺 软通动力信息技术（集团）股份有限公司 前言 市面上关于终端（手机）操作系统在 3GPP 协议开发的内容太少了，即使 Android 相关的资料都很少，Android 协议matlab读取nc\hdf\grd等气象文件 自用
实现对气象数据文件的单个读取/查看数据 clc clear % %% 单个读取数据 path = 'D:\'; file_name = dir(fullfile(path,'*.grd')); % 存放文件的路径 for i =1%:length(file_name) i % %% 读取数据内容 file_path = strcat(path,file_name(i).name); lon =pandas to_hdf遇到的各种问题，以及合适的压缩格式
Missing optional dependency ‘tables‘. Use pip or conda to install tables 遇到这个问题就是说明，你需要安装pip install --user tables 不需要import tables即可， 原因是没有能读取h5格式的程序 DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, mode=‘a’, complevel=None, complibHadoop——HDF的Shell命令
指令目录 1、创建目录与文件2、显示目录与文件名3、rm删除目录和文件4、put/get上传/下载5、cat、text、tail查看文件内容5、appendToFile追写文件6、du显示占用磁盘空间大小7、cp复制文件 1、创建目录与文件 mkdir创建文件夹：hdfs fs -mkdir [-p] < paths > touchz新建PetaLinux工程更新HDF文件的脚本
背景 工程师可能同时使用多个Vivado工程，以便测试不同的硬件配置。所以需要让一个PetaLinux工程支持多个Vivado工程。 Vivado工程更改后，PetaLinux工程需要更新HDF文件。另外最好在PetaLinux工程里记录使用的所有硬件相关文件，比如bit、HDF文件等。以便将来检查对应的硬件设计。 下面在Linux环境下GDAL对HDF格式的支持研究
背景 GDAL在默认源码安装的情况下，不包含HDF格式的驱动，不能打开HDF格式。 但是可以通过安装相关驱动，再通过源码安装的形式使得GDAL支持HDF格式。 通过系统APT等方式直接安装 安装开发环境 执行apt install libgdal-dev，用于安装 GDAL 的开发环境可通过 $ gdal-config 命令来查12-20210225华为海思Hi3518EV300在鸿蒙系统下测试WIF（AP+STATION模式）
12-20210225华为海思Hi3518EV300在鸿蒙系统下测试WIF（AP+STATION模式） 2021/2/25 10:45 【HarmonyOS HiSpark_IPC_DIY开发套件】 https://xueqiu.com/7970718062/159110439 官井想开挖掘机 来自iPhone发布于2020-09-13 15:18 $润和软件(SZ300339)$ HiSpark DIY IPC套件 l 支持pandas保存为hdf格式更高效
使用pandas读取excel，速度很慢，一直也在思考这个问题，终于找到了答案 以下是大佬的解说 https://zhuanlan.zhihu.com/p/81554435?utm_source=wechat_timeline https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/108878366PetaLinux 生成 Zynq 操作系统
1. 初始化 PetaLinux 运行环境 source PetaLinux 安装目录/settings.sh 2. 创建 PetaLinux 工程 (1) cd 到准备存放工程的目录下； (2) petalinux-create -t project -n 项目名 --template zynq 3. 导入硬件描述文件（.hdf） petalinux-config --get-hw-descrippython 读hdf4文件，再转写成一个tif文件
1.安装pyhdf包 （1）通过此链接查找并下载pyhdf包：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame（根据自己的系统及python版本选择对应的pyhdf包） （2）在dos命令行下切换到包所在的文件夹，并运行pip install 包名进行安装。 2.读hdf4文件 #导入包 from pyhdf.SD import * from osgeo imatlab读取.hdf文件
matlab读取.hdf文件 打开hdf文件，以臭氧廓线数据为例 file = ‘OMI-Aura_L2-OMO3PR_2009m0107t1808-o23846_v003-2009m1025t065521.he5’; file_id = H5F.open(file); % open data data_path = ‘/HDFEOS/SWATHS/O3Profile/Data Fields/O3’; data_id = H5D.open (file_id,matlab读取mls卫星.hdf数据
clear % 打开HDF文件 FILE_NAME = ‘E:\MLS DATA\O3\MLS-Aura_L2GP-O3_v04-23-c01_2017d005.SUB.he5’; file_id = H5F.open (FILE_NAME, ‘H5F_ACC_RDONLY’, ‘H5P_DEFAULT’); % 打开数据 DATAFIELD_NAME = ‘HDFEOS/SWATHS/O3/Data Fields/L2gpValue’; data_id = H5D.matlab批量读取.hdf文件
clc; clear; datadir=‘F:\OMI DATA\O3 PROFILE’;%指定批量数据所在的文件夹 filelist=dir([datadir,’*.he5’]);%指定批量数据的类型 k=length(filelist); xx=10;yy=10;nu=1.;%我们取的是20到28N，97E到105E范围内的数据，想化成1度×1度的个点数据，因此有10×10个格点 gri=zHadoop用户启动hdf三个进程
再上次的课程中我们配置了root用户来启动了hdfs，hdfs-site.xml内的参数都是官方默认的参数， 所以启动项没有整理比较乱，为了做生产标准统一规范使用，我要用hadoop用户启动hdfs进程的启动 显示全部为hadoop-01的主机名，先看看root用户下启动的情况 可以看到namenodes datanode sercon使用python读取HDF4文件 – 多个具有相同名称的数据集
我有一个我需要用python阅读的HDF4文件.为此,我使用pyhdf.在大多数情况下,我很高兴使用SD类打开文件： import pyhdf.SD as SD hdf = SD.SD(hdfFile) 然后继续 v1 = hdf.select('Data set 1') v2 = hdf.select('Data set 2') 但是我在HDF文件中有几个组,并且一些变量出现在具有python – 为什么在使用Pandas写入时,CSV文件小于HDF5文件？
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data=np.zeros((1000000,1))) df.to_csv('test.csv') df.to_hdf('test.h5', 'df') ls -sh test* 11M test.csv 16M test.h5 如果我使用更大的数据集,那么效果会更大.使用如下的HDFStore不会改变任何东西. storeh5文件（.h5和.hdf5）
HDF5 (.h5, .hdf5) HDF 是 Hierarchical Data Format（分层数据格式）的缩写 HDF 版本 5不与 HDF 版本 4 及早期版本兼容。 HDF5 (.h5, .hdf5)—Wolfram 语言参考资料 https://reference.wolfram.com/language/ref/format/HDF5.html 利用matlab读取.h5文件内容 - doublechenche如何为自己的板子定制移植linux的DTS
移植DTS时，首先要利用SDK，生成对应版本的kernel的DTS。 SDK生成DTS，主要依据的HDF文件。 需要从HDF中提取出有哪些外设，以及这些外设对应的REG。 SDK是根据HDF文件生成的DTS，所以这个生成的DTS，是参考的基础， 它决定了有哪些硬件资源需要被开启，并生成设备节点。 以2017.4版本的kernel【python学习】HDF数据的处理以及Pandas使用
import pandas as pd import numpy as np import datetime import pickle df1 = pd.read_hdf('D:/000data/station_data/airemiss_station_1001A.h5') # 得到表头信息 head = df1.columns