Numpy压缩文件在h5py中更大

在本文中，我们将介绍为什么在使用h5py时，Numpy压缩文件的大小会更大。我们先对h5py和Numpy进行简单的介绍，然后讨论为什么在h5py中使用Numpy压缩文件会更大。最后，我们提供一些解决方案。

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什么是h5py和Numpy？

h5py是一种Python库，用于读写HDF5格式的数据。HDF5是一种用于存储和管理科学和工程数据的文件格式。HDF5文件可以包含来自不同源的数据，例如数字、图像和文本，以及元数据，例如数据的描述、创建日期和作者。h5py是一个很好的Python库，因为它允许用户使用Python的数据结构和语法来读写HDF5文件。

Numpy是一个Python库，用于处理多维数组和矩阵。它是Python科学计算中的基础库之一，还包含了大量的数学函数和线性代数操作。在Python中，Numpy通常用于处理科学计算中需要的大量数据。

h5py为什么会使Numpy压缩文件的大小更大？

当我们把Numpy数组写入h5py文件时，我们可以使用Numpy提供的一些压缩选项（如gzip和lzf）。这些选项可以有效地减小数组的大小，因为它们利用了数组中的数据之间的重复性。但是，当我们使用h5py时，由于h5py本身需要存储元数据和其他信息，这会增加h5py文件的大小。因此，即使我们在Numpy中使用了压缩选项，但在h5py中，文件的大小可能会更大。

举个例子，假设我们有10个100MB的Numpy数组。如果我们将它们存储在单独的Numpy文件中，每个文件的大小约为100MB。但是，如果我们使用gzip来压缩这些数组，并将它们保存在一个h5py文件中，文件的大小可能会超过1GB！这是因为h5py文件需要存储元数据，例如每个数组的名称、维数和类型。

如何避免h5py文件过大？

有几种方法可以避免在h5py中使用Numpy压缩选项时，文件过大的问题:

1. 分开存储数组。我们可以将每个Numpy数组存储在单独的h5py文件中，这样可以避免单个文件过大的问题。这样做的缺点是在读取数据时需要打开多个文件，这可能会影响性能。

2. 降低数据精度。如果我们的数据不需要高精度，我们可以考虑减少数据的精度或使用整数类型代替浮点数类型。例如，将浮点数类型的数据减小一倍（由float64减少为float32）可以将文件大小减少约一半。这样做的缺点是可能会损失数据的精度和准确性。

3. 使用其他数据格式。除了h5py和Numpy，还有其他一些文件格式可以用于存储和处理大型科学数据集，例如NetCDF（network Common Data Form），FITS（Flexible Image Transport System）和VTK（Visualization Toolkit）文件格式。这些格式也可以与Python一起使用，并且提供了压缩和有效管理大型数据集的方法。

总结

在使用h5py时，Numpy压缩文件的大小可能会更大，这是因为h5py文件需要存储元数据和其他信息。为了避免这个问题，我们可以将每个Numpy数组存储在单独的h5py文件中、降低数据精度或使用其他文件格式。选择适当的解决方案取决于你的需求和数据集的大小。需要注意的是，在处理大型数据集时，请始终考虑数据的实际需求和可行性。