HDF5 organisation de données internes et de l'utilisation NumPy

Question

comme hdf5 documentation dit, HDF5 stocke les données en utilisant NumPy

« Il est construit au-dessus de la bibliothèque HDF5, le langage Python et le paquet NumPy. Il dispose d'un orienté objet interface qui, combinée avec des extensions C pour les performances critiques des parties du code, en fait un rapide mais extrêmement outil facile à utiliser pour le stockage de manière interactive et la récupération de très grandes quantités de données »

...

"PyTables utilise ces NumPy con tainers comme tampons en mémoire pour pousser la bande passante d'E/S vers les limites de la plate-forme. "

Alors, quel est le mécanisme? Comment PyTables utilise NumPy? À la fin, ils génèrent hdf5 simple accessible à partir d'autres langues ...

Answer 1

HDF5 est une bibliothèque de langage C. HDF5 stores numbers, including floats, in a platform independent manner (faites défiler jusqu'à la table intitulée «Exemples de types de données natifs et de types C correspondants», there's more information in the Users Guide). PyTables convertit simplement à partir du type de données HDF5 en un type de données NumPy

Et il mélange le code Python et le code natif pour réduire les frais d'E/S.