Format Atlas

Guías

Comprobaciones antes de entregar matrices científicas

Entregue matrices netCDF, HDF5 o Zarr con su significado, dependencias y requisitos de lectura. A diferencia de elegir un formato tabular, hay que verificar dimensiones y valores ausentes.

¿Qué formato deberías elegir?

Elige según la función de cada archivo en tu flujo de trabajo.

  • Documentar el significado
  • Reunir la unidad de distribución
  • Comparar en el destino

Documentar el significado

Registre variables, tipos, orden de dimensiones, coordenadas, unidades y convenciones temporales. No equipare valores ausentes o de relleno con cero. Con scale_factor y add_offset, distinga valores almacenados y decodificados.

Reunir la unidad de distribución

Compruebe variante netCDF, destinos de enlaces externos y filtros HDF5, y versión y codecs Zarr. Incluya metadatos y bloques necesarios; distinga bloques no almacenados intencionalmente según fill_value de omisiones durante la transferencia.

Comparar en el destino

Entregue una versión cuya escritura haya terminado y lea secciones de muestra con la biblioteca del destinatario. Compare forma, orden de ejes, atributos, máscaras y valores decodificados con el original. Documente tolerancias de redondeo o pérdidas.

Formatos a considerar

netCDF

Adecuado para: Intercambiar dimensiones, variables y atributos con herramientas compatibles

Menos adecuado para: Deducir el formato interno solo por la extensión

HDF5

Adecuado para: Organizar grupos y matrices jerárquicamente

Menos adecuado para: Omitir destinos externos o filtros necesarios

Zarr

Adecuado para: Administrar bloques de matrices en un almacén

Menos adecuado para: Copiar solo metadatos y dar por concluida la transferencia

Antes de exportar

  • Conserve originales y parámetros. Las sumas coincidentes verifican la transferencia, no las unidades ni la interpretación científica.
  • Los atributos y coordenadas pueden contener información confidencial. No incluya credenciales del almacén en archivos compartidos; revise permisos.

Comparaciones relacionadas

HDF5 vs netCDFHDF5 es un contenedor general para datos jerárquicos; netCDF ofrece un modelo y API para datos científicos. netCDF-4 usa HDF5 como base, pero un archivo HDF5 cualquiera no necesariamente se puede leer como netCDF-4.HDF5 vs ZarrHDF5 organiza grupos y datasets jerárquicamente en un contenedor general. Zarr representa matrices multidimensionales fragmentadas y metadatos como claves separadas en un almacén, con soporte para sistemas de archivos y objetos.netCDF vs ZarrnetCDF ofrece un modelo científico con dimensiones, variables y atributos en varios formatos de archivo. Zarr especifica matrices multidimensionales por bloques almacenadas en sistemas clave-valor. La elección depende de las herramientas, el almacenamiento y el acceso.NPZ frente a HDF5: conjuntos de matrices y lectura parcialNPZ reúne matrices NPY con nombre en ZIP. HDF5 organiza grupos, conjuntos de datos y atributos en una jerarquía.

Guías

Elegir un formato para análisis e intercambio de datosDistingue entre análisis columnar, intercambio de registros con esquema y tablas legibles, según la plataforma y los tipos de datos.Comprobaciones antes de entregar datos GISAcuerde capas, sistemas de referencia, atributos y software de destino. Además del formato, verifique posiciones e información conservada tras convertir.

Referencias y especificaciones