Confronta
NPZ o HDF5: raccolte di array e letture parziali
NPZ raccoglie array NPY con nome in ZIP. HDF5 organizza gruppi, dataset e attributi in una gerarchia.
Quale formato scegliere?
Usa NPZ per scambiare array con NumPy; considera HDF5 per letture parziali ripetute o un’organizzazione gerarchica.
Adatto per NPZ
Raggruppare più array NumPy in un archivio ZIP · Passare array con nome tra flussi scientifici basati su NumPy
- Salvare più array in un file
- Scegliere membri ZIP non compressi o compressi secondo necessità
Adatto per HDF5
Memorizzare grandi dati scientifici e tecnici in modo gerarchico · Riunire array multidimensionali e metadati correlati in un contenitore
- Organizzare dati complessi con gruppi, dataset e attributi
- Flussi scientifici che richiedono accesso parziale o compressione per dataset
Informazioni di base
| Voce | NPZ | HDF5 |
|---|---|---|
| Estensione | .npz | .h5, .hdf5 |
| Tipo MIME | application/zip | |
| Usi comuni | Raggruppare più array NumPy in un archivio ZIP · Passare array con nome tra flussi scientifici basati su NumPy | Memorizzare grandi dati scientifici e tecnici in modo gerarchico · Riunire array multidimensionali e metadati correlati in un contenitore |
| Come aprire | Apri con NumPy `load` o uno strumento compatibile con NPZ, controlla i nomi e carica gli array necessari. Chiudi `NpzFile` dopo l'uso e verifica pickle per file sconosciuti che potrebbero contenere array object. | Usa software di visualizzazione o analisi compatibile con HDF5 oppure una libreria. Esamina gerarchia, forme e tipi dei dataset, attributi e filtri. Consulta la documentazione del creatore: le applicazioni possono definire convenzioni proprie. |
| Esportare o convertire | Salva più array con `savez` o `savez_compressed`. Verifica se i membri sono non compressi o usano DEFLATE e controlla nomi, dtype e shape con il destinatario. Confronta array e valori dopo la conversione. | Prima di convertire in CSV, Parquet, FITS o altro formato, stabilisci come mappare gerarchia, dimensioni e tipi, attributi, unità e coordinate. Il formato di destinazione potrebbe non rappresentare alcune strutture; conserva l’originale e confronta i dati. |
Scegli in base all'uso
Salvare più array in un file
Raggruppare più array NumPy in un archivio ZIP · Passare array con nome tra flussi scientifici basati su NumPy
NPZScegliere membri ZIP non compressi o compressi secondo necessità
Raggruppare più array NumPy in un archivio ZIP · Passare array con nome tra flussi scientifici basati su NumPy
NPZOrganizzare dati complessi con gruppi, dataset e attributi
Memorizzare grandi dati scientifici e tecnici in modo gerarchico · Riunire array multidimensionali e metadati correlati in un contenitore
HDF5Flussi scientifici che richiedono accesso parziale o compressione per dataset
Memorizzare grandi dati scientifici e tecnici in modo gerarchico · Riunire array multidimensionali e metadati correlati in un contenitore
HDF5Punto chiave 1
NPZ seleziona membri dell’archivio per nome, ciascuno corrispondente a un array.
Approfondisci le differenzePunto chiave 2
HDF5 consente di selezionare regioni all’interno di un dataset.
Approfondisci le differenzeApprofondisci le differenze
NPZ carica i membri su richiesta; numpy.load non legge direttamente porzioni arbitrarie dentro membri compressi. HDF5 non è sempre più veloce: misura le selezioni e le forme dei blocchi effettive.
- savez non comprime; savez_compressed usa DEFLATE. La compressione HDF5 è facoltativa. Nei dataset a blocchi, anche un solo elemento richiesto coinvolge l’intero blocco che lo contiene.
- Gli attributi HDF5 possono registrare unità, ma il loro significato va concordato. Nella migrazione verifica nomi, dtype, shape, ordine degli assi, valori e filtri necessari. Non abilitare pickle per array object in NPZ non affidabili.
Domande frequenti
Convertire NPZ in HDF5 conserva automaticamente il significato?
Non è garantito. Definisci la corrispondenza tra array e gruppi e le convenzioni per unità e valori mancanti, poi verifica i valori convertiti.