तुलना
NPZ और HDF5: ऐरे का संग्रह और आंशिक पठन
NPZ नाम वाले NPY ऐरे को ZIP में जोड़ता है। HDF5 समूहों, डेटासेट और विशेषताओं को पदानुक्रम में व्यवस्थित करता है।
कौन-सा फ़ॉर्मैट चुनें?
NumPy के साथ ऐरे साझा करने के लिए NPZ चुनें; बार-बार आंशिक पठन या पदानुक्रम के लिए HDF5 पर विचार करें।
इसके लिए उपयुक्त NPZ
कई NumPy arrays को एक ZIP archive में रखना · NumPy आधारित वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के बीच नाम वाले arrays देना
- कई arrays को एक फ़ाइल में सहेजना
- ज़रूरत के अनुसार ZIP entries को असंपीड़ित या संपीड़ित चुनना
इसके लिए उपयुक्त HDF5
बड़े वैज्ञानिक और तकनीकी डेटा को पदानुक्रम में संग्रहित करना · बहुआयामी ऐरे और संबंधित मेटाडेटा को एक कंटेनर में रखना
- समूह, डेटासेट और गुणों से जटिल डेटा व्यवस्थित करना
- आंशिक पढ़ने-लिखने या डेटासेट-स्तरीय संपीड़न वाले वैज्ञानिक काम
मूल जानकारी
| मद | NPZ | HDF5 |
|---|---|---|
| एक्सटेंशन | .npz | .h5, .hdf5 |
| MIME प्रकार | application/zip | |
| सामान्य उपयोग | कई NumPy arrays को एक ZIP archive में रखना · NumPy आधारित वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के बीच नाम वाले arrays देना | बड़े वैज्ञानिक और तकनीकी डेटा को पदानुक्रम में संग्रहित करना · बहुआयामी ऐरे और संबंधित मेटाडेटा को एक कंटेनर में रखना |
| कैसे खोलें | NumPy `load` या NPZ समर्थित टूल से खोलें, array नाम देखें और आवश्यक arrays load करें। उपयोग के बाद `NpzFile` बंद करें; object arrays वाली अज्ञात फ़ाइल में pickle सेटिंग जाँचें। | HDF5-सक्षम दृश्यांकन या विश्लेषण सॉफ़्टवेयर अथवा लाइब्रेरी का उपयोग करें। समूह क्रम, डेटासेट का आकार व प्रकार, गुण और फ़िल्टर देखें। निर्माता के दस्तावेज़ भी पढ़ें क्योंकि अनुप्रयोग अपने नियम तय कर सकते हैं। |
| निर्यात या रूपांतरण | कई arrays को `savez` या `savez_compressed` से सहेजें। पता करें कि entries असंपीड़ित हैं या DEFLATE से संपीड़ित, और प्राप्तकर्ता के साथ नाम, dtype और shape जाँचें। रूपांतरण के बाद arrays और मानों की तुलना करें। | CSV, Parquet, FITS या अन्य फ़ॉर्मैट में बदलने से पहले तय करें कि पदानुक्रम, ऐरे आयाम व प्रकार, गुण, इकाइयाँ और निर्देशांक कैसे मैप होंगे। लक्ष्य फ़ॉर्मैट कुछ संरचनाएँ न रख पाए; मूल फ़ाइल सुरक्षित रखें और डेटा मिलाएँ। |
उपयोग के अनुसार चुनें
कई arrays को एक फ़ाइल में सहेजना
कई NumPy arrays को एक ZIP archive में रखना · NumPy आधारित वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के बीच नाम वाले arrays देना
NPZज़रूरत के अनुसार ZIP entries को असंपीड़ित या संपीड़ित चुनना
कई NumPy arrays को एक ZIP archive में रखना · NumPy आधारित वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के बीच नाम वाले arrays देना
NPZसमूह, डेटासेट और गुणों से जटिल डेटा व्यवस्थित करना
बड़े वैज्ञानिक और तकनीकी डेटा को पदानुक्रम में संग्रहित करना · बहुआयामी ऐरे और संबंधित मेटाडेटा को एक कंटेनर में रखना
HDF5आंशिक पढ़ने-लिखने या डेटासेट-स्तरीय संपीड़न वाले वैज्ञानिक काम
बड़े वैज्ञानिक और तकनीकी डेटा को पदानुक्रम में संग्रहित करना · बहुआयामी ऐरे और संबंधित मेटाडेटा को एक कंटेनर में रखना
HDF5मुख्य बिंदु 1
NPZ संग्रह के सदस्यों को नाम से चुनता है; हर सदस्य एक ऐरे होता है।
अंतर के बारे में विस्तार सेमुख्य बिंदु 2
HDF5 डेटासेट के भीतर चुने हुए हिस्से पढ़ सकता है।
अंतर के बारे में विस्तार सेअंतर के बारे में विस्तार से
NPZ जरूरत पर सदस्य लोड करता है; सामान्य numpy.load संपीड़ित सदस्य के भीतर मनचाहा हिस्सा सीधे नहीं पढ़ता। HDF5 हमेशा तेज नहीं होता: वास्तविक चयन और चंक आकारों के साथ परीक्षण करें।
- savez संपीड़न नहीं करता; savez_compressed DEFLATE इस्तेमाल करता है। HDF5 में संपीड़न वैकल्पिक है। चंक वाले डेटासेट में एक तत्व के लिए भी उसका पूरा चंक प्रसंस्करण में शामिल होता है।
- HDF5 विशेषताओं में इकाइयाँ दर्ज हो सकती हैं, पर अर्थ पर सहमति जरूरी है। स्थानांतरण में नाम, dtype, shape, अक्ष क्रम, मान और आवश्यक फ़िल्टर जाँचें। अविश्वसनीय NPZ के object ऐरे के लिए pickle सक्षम न करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या NPZ को HDF5 में बदलने से अर्थ अपने-आप सुरक्षित रहता है?
गारंटी नहीं है। ऐरे और समूहों का संबंध तथा इकाइयों और लापता मानों के नियम तय करें, फिर बदले हुए मान जाँचें।