ud5 формат чем открыть

Ud5 формат чем открыть

Возможно, у вас действительно нет необходимости в программном обеспечении Binary Data, но вам нужно открыть этот единственный файл UD5.

Если вам не стоит покупать Binary Data, вы всегда можете выполнить поиск в Google, чтобы узнать, может ли быть бесплатный пакет программного обеспечения, который вы можете скачать.

Предупреждение: Всегда будьте осторожны при загрузке бесплатного программного обеспечения из неизвестных источников, так как он может содержать вредоносное ПО.

Понимание расширения UD5

Некоторые разработчики программного обеспечения используют общий формат файлов, поэтому Binary Data использует формат файла UD5. Однако некоторые файлы предназначены для открытия в двоичном формате, что означает, что он должен быть открыт программой, которая его создала.

Самый простой способ открыть файлы UD5

Вы пробовали все другие методы без успеха? Не волнуйтесь, все еще есть решение.

Если вы попробовали все, чтобы открыть файл UD5, и ничего не работает, рекомендуем попробовать File Magic. Загрузите File Magic из Microsoft Store уже сегодня!

Рекомендуем

Источник

Расширение файла UD

OmniPage User Dictionary

Что такое файл UD?

Полное имя формата файлов, которые используют расширение UD: OmniPage User Dictionary. Спецификация OmniPage User Dictionary была создана Nuance Communications. UD файлы поддерживаются программными приложениями, доступными для устройств под управлением Mac OS, Windows. UD файл относится к категории Файлы данных так же, как #NUMEXTENSIONS # других расширений файлов, перечисленных в нашей базе данных. Пользователям рекомендуется использовать OmniPage программное обеспечение для управления UD файлами, хотя 1 другие программы также могут обрабатывать этот тип файлов. Программное обеспечение OmniPage было разработано Nuance Communications, Inc., и на его официальном веб-сайте вы можете найти дополнительную информацию о файлах UD или программном обеспечении OmniPage.

Программы, которые поддерживают UD расширение файла

Следующий список содержит программы, сгруппированные по 2 операционным системам, которые поддерживают UD файлы. Файлы с суффиксом UD могут быть скопированы на любое мобильное устройство или системную платформу, но может быть невозможно открыть их должным образом в целевой системе.

Программы, обслуживающие файл UD

Как открыть файл UD?

Проблемы с доступом к UD могут быть вызваны разными причинами. Что важно, все распространенные проблемы, связанные с файлами с расширением UD, могут решать сами пользователи. Процесс быстрый и не требует участия ИТ-специалиста. Мы подготовили список, который поможет вам решить ваши проблемы с файлами UD.

Шаг 1. Получить OmniPage

Проблемы с открытием и работой с файлами UD, скорее всего, связаны с отсутствием надлежащего программного обеспечения, совместимого с файлами UD на вашем компьютере. Этот легкий. Выберите OmniPage или одну из рекомендованных программ (например, OmniPage Pro X) и загрузите ее из соответствующего источника и установите в своей системе. В верхней части страницы находится список всех программ, сгруппированных по поддерживаемым операционным системам. Если вы хотите загрузить установщик OmniPage наиболее безопасным способом, мы рекомендуем вам посетить сайт Nuance Communications, Inc. и загрузить его из официальных репозиториев.

Шаг 2. Обновите OmniPage до последней версии

Если проблемы с открытием файлов UD по-прежнему возникают даже после установки OmniPage, возможно, у вас устаревшая версия программного обеспечения. Проверьте веб-сайт разработчика, доступна ли более новая версия OmniPage. Может также случиться, что создатели программного обеспечения, обновляя свои приложения, добавляют совместимость с другими, более новыми форматами файлов. Это может быть одной из причин, по которой UD файлы не совместимы с OmniPage. Все форматы файлов, которые прекрасно обрабатывались предыдущими версиями данной программы, также должны быть открыты с помощью OmniPage.

Шаг 3. Настройте приложение по умолчанию для открытия UD файлов на OmniPage

Если у вас установлена последняя версия OmniPage и проблема сохраняется, выберите ее в качестве программы по умолчанию, которая будет использоваться для управления UD на вашем устройстве. Метод довольно прост и мало меняется в разных операционных системах.

Изменить приложение по умолчанию в Windows

Изменить приложение по умолчанию в Mac OS

Шаг 4. Убедитесь, что UD не неисправен

Вы внимательно следили за шагами, перечисленными в пунктах 1-3, но проблема все еще присутствует? Вы должны проверить, является ли файл правильным UD файлом. Вероятно, файл поврежден и, следовательно, недоступен.

1. Проверьте UD файл на наличие вирусов или вредоносных программ.

Если файл заражен, вредоносная программа, находящаяся в файле UD, препятствует попыткам открыть его. Рекомендуется как можно скорее сканировать систему на наличие вирусов и вредоносных программ или использовать онлайн-антивирусный сканер. Если файл UD действительно заражен, следуйте инструкциям ниже.

2. Убедитесь, что структура файла UD не повреждена

Если вы получили проблемный файл UD от третьего лица, попросите его предоставить вам еще одну копию. Возможно, файл был ошибочно скопирован, а данные потеряли целостность, что исключает доступ к файлу. Это может произойти, если процесс загрузки файла с расширением UD был прерван и данные файла повреждены. Загрузите файл снова из того же источника.

3. Проверьте, есть ли у вашей учетной записи административные права

Иногда для доступа к файлам пользователю необходимы права администратора. Переключитесь на учетную запись с необходимыми привилегиями и попробуйте снова открыть файл OmniPage User Dictionary.

4. Проверьте, может ли ваша система обрабатывать OmniPage

Если в системе недостаточно ресурсов для открытия файлов UD, попробуйте закрыть все запущенные в данный момент приложения и повторите попытку.

5. Убедитесь, что у вас установлены последние версии драйверов, системных обновлений и исправлений

Современная система и драйверы не только делают ваш компьютер более безопасным, но также могут решить проблемы с файлом OmniPage User Dictionary. Устаревшие драйверы или программное обеспечение могли привести к невозможности использования периферийного устройства, необходимого для обработки файлов UD.

Вы хотите помочь?

Если у Вас есть дополнительная информация о расширение файла UD мы будем признательны, если Вы поделитесь ею с пользователями нашего сайта. Воспользуйтесь формуляром, находящимся здесь и отправьте нам свою информацию о файле UD.

Источник

Открываем любые файлы

Файлы с незнакомыми расширениями встречаются не каждый день. Однако бывают ситуации, когда именно их очень нужно открыть. CHIP расскажет, как определить формат данных, и предоставит необходимые приложения для работы с ними.

Файлы с незнакомыми расширениями встречаются не каждый день. Однако бывают ситуации, когда именно их очень нужно открыть. CHIP расскажет, как определить формат данных, и предоставит необходимые приложения для работы с ними. Узнаем расширение файла При виде файла c непонятным расширением многие сразу задаются вопросом, каким ПО его можно открыть. При этом встроенная функция системы Windows «Найти программу в Интернете», как правило, ничего не дает. Подобные ситуации возникают регулярно: например, коллега присылает вам 3D-модель для оценки, забыв, что у вас нет соответствующего приложения для просмотра, или друг передает фотоальбом, запакованный редким архивным форматом. Если файл не открывается автоматически двойным кликом, в подавляющем большинстве случаев это означает, что на компьютере нет программы, которая могла бы его распознать и обработать. Перед пользователем встает задача узнать формат данных и определить, какая программа нужна для открытия такого файла. Получить информацию о типе файла можно с помощью несложных изменений, которые следует внести в настройки операционной системы вашего компьютера. Если после этого все еще неясно, что за файл перед вами, можно воспользоваться справочными инструментами, в том числе онлайн-сервисами. Еще один способ справиться с неподдающимся файлом — открыть его посредством универсального инструмента, программы-просмотрщика. Если и в этом случае отобразить файл не удается, остается последний вариант — конвертировать его в подходящий формат. В статье мы рассмотрим все эти способы, направленные на борьбу с неизвестностью, познакомим с малораспространенными файлами, а также расскажем, как поступить, если доставшийся вам файл оказался поврежденным.

Каждому файлу — своя программа

Определить тип файла можно просто по его расширению, после чего станет понятно и его предназначение.

Заставляем систему отображать расширения

По умолчанию в Проводнике Windows расширения файлов могут быть скрыты. При этом слева от каждого из них отображается иконка программы, способная его открыть, если такая программа определена. Например, файл вида article.doc будет представлен в списке как «article» и помечен пиктограммой пакета Microsoft Word. Чтобы стали отображаться расширения файлов, выберите последовательно пункты «Пуск | Панель управления | Оформление и персонализация | Параметры папок». В открывшемся окне перейдите на вкладку «Вид», уберите флажок напротив пункта «Скрывать расширения для зарегистрированных типов файлов» и нажмите на «Применить».

Выбираем приложение

Чтобы увидеть, какая программа будет обрабатывать файл по умолчанию, нужно кликнуть по нему правой кнопкой мыши и выбрать в контекстном меню пункт «Свойства». В открывшемся окне на вкладке «Общие» вы увидите тип файла и его расширение, а также утилиту, которая назначена ответственной за открытие данных в таком формате. Если нужно другое приложение, кликните по «Изменить». Откроется список рекомендуемых программ. Если ни одна из них вас не устраивает, нажмите кнопку «Обзор», в появившемся окне зайдите в папку, соответствующую нужной утилите, и кликните по исполняемому файлу. Как правило, это имя приложения с расширением EXE.

Определяем тип файла

Какая программа соответствует тому или иному формату, можно узнать с помощью онлайн-сервиса OpenWith.org. На его страницах представлена краткая информация о файлах разных типов. Для поиска конкретных сведений можно воспользоваться окном поиска, указав в нем расширение. Кроме того, многочисленные расширения сгруппированы на сайте в алфавитный каталог. Достаточно выбрать первый символ расширения — OpenWith.org представит список вариантов, начинающихся с этой буквы. Отдельно существует классификация форматов по их предназначению: аудиоданные, документы, плагины и многое другое. Интересно, что для каждого расширения сервис сразу предлагает одно или несколько приложений. Правда, сайт не локализован, и все комментарии к программам и файлам представлены на английском языке.

Если вы часто сталкиваетесь с данными в незнакомых форматах, с сайта OpenWith.org можно скачать небольшую бесплатную утилиту, которая подскажет, какой программой можно открыть тот или иной файл. Приложение OpenWith предлагает простую и удобную функцию: после его установки в контекстном меню появляется пункт, помогающий определить ПО для запуска конкретного файла.

Встроенные средства Windows могут подсказать тип файла В операционной системе можно назначить программу, которая займется этим типом данных Утилита OpenWith определит программу, с помощью которой следует открыть указанный файл В онлайн-сервисе OpenWith.org типы файлов разбиты на категории, что облегчает поиск соответствующей программы

Конвертируем в нужный формат

В некоторых случаях решить проблему с открытием файла помогает его преобразование в другой, более распространенный формат. Сделать это можно с помощью специальных программ-конвертеров.

Векторные изображения

С помощью универсального бесплатного инструмента UniConvertor вы можете преобразовывать файлы из одного векторного формата в другой. В плане импорта программа поддерживает такие расширения, как CDR, CDT, CCX, CDRX, CMX (CorelDRAW), AI, EPS, PLT, DXF, SVG и другие. Экспорт осуществляется в форматы AI, SVG, SK, SK1, CGM, WMF, PDF, PS. Утилита доступна в версиях для Windows и Linux.

Растровая графика

Программа Free Image Convert and Resize занимает мало места на жестком диске, но предлагает функции по конвертированию и преобразованию растровых изображений, в том числе в пакетном режиме. Поддерживаются следующие форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, GIF, TGA, PDF (последний — только для экспорта).

Видеофайлы

Мощный бесплатный инструмент Hamster Video Converter обеспечивает преобразование видеофайлов из одного формата в другой. Поддерживается конвертирование в 3GP, MP3, MP4, AVI, MPG, WMV, MPEG, FLV, HD, DVD, M2TS и т. д. Доступна пакетная обработка.

Аудиоданные

Бесплатная программа Hamster Free Audio Converter от того же производителя предлагает конвертирование аудио между форматами AIFF, OGG, WMA, MP3, MP2, AC3, AMR, FLAC, WAV, ACC, COV, RM. На сайте производителя также имеются преобразователи архивных форматов и электронных книг.

Используем онлайн-сервисы

Не всегда есть возможность установить программу-конвертер на ПК — в этом случае помогут интернет-ресурсы для преобразования документов.

Zamzar

Сервис zamzar.com может конвертировать файлы размером до 1 Гбайт. Список поддерживаемых форматов насчитывает несколько десятков (музыка — AAC, FLAC, OGG, WMA и пр., видео — 3GP, FLV, MPG и пр., текст — DOC, KEY, ODS и пр.). Однако при работе с документами могут возникнуть проблемы с кириллическими файлами.

FreePDFconvert

Ресурс freepdfconvert.com поможет преобразовывать файлы DOC, XLS и PPT, изображения, веб-страницы и другие типы в PDF-файлы. Кроме того, сервис умеет выполнять обратную конвертацию PDF в данные формата DOC, XLS или RTF. Общий список поддерживаемых разрешений приближается к 70. Однако сервис имеет ограничения: в месяц позволяется обрабатывать не более 15 файлов.

Бесплатная утилита UniConvertor поможет быстро преобразовывать файлы векторных форматов в пакетном режиме Free Image Convert and Resize наделена простейшими функциями конвертирования и изменения размера изображений Для конвертации видео- и аудиофайлов удобно использовать программы Hamster со встроенными кодеками и набором пресетов Онлайн-ресурсы Zamzar (верхний скриншот) и FreePDFConvert — универсальные конвертеры с ограничением по объему

Просмотр любого файла

Программы-просмотрщики зачастую не позволяют работать с файлом полноценно — например, редактировать его. Но с их помощью вы сможете открыть файл и посмотреть на его содержимое.

Программа Free Opener (freeopener.com, бесплатно) дает возможность просматривать файлы более 80 разных форматов. Ее смело можно назвать универсальным инструментом: утилита позволяет открыть файлы офисных пакетов, видео, изображения, архивы и PDF-документы. В настройках можно задать подсветку синтаксиса для текстовых файлов или файлов с кодами программ.

С помощью Ultimate File Viewer (ultimatefileviewer.com, есть trial-версия) можно не только просматривать файлы разных форматов, но и выполнять с ними дополнительные действия — например, копировать или переносить в разные папки, отправлять по электронной почте. Дополнительным преимуществом является поиск по содержимому файла.

Программа ICE Book Reader Professional является универсальным инструментом для чтения файлов электронных книг и различного рода текстовых документов, к которым относятся DOC, TXT, HTML, PDF и многие другие.

Бесплатная утилита Free Viewer открывает файлы разных форматов, отображая дополнительно окно с информацией. С ее помощью можно точно узнать, какая программа необходима для открытия того или иного файла. Кроме того, в приложении имеется встроенный конвертер, и оно позволяет установить ассоциацию для файлов на уровне ОС.

Небольшая бесплатная программа XnView послужит удобным просмотрщиком графических файлов. К тому же в ней можно выполнять элементарные операции редактирования картинок (вставка надписи, поворот, применение эффектов). Всего утилита поддерживает более 400 различных расширений и позволяет конвертировать их более чем в 50 форматов. Среди дополнительных возможностей программы — работа со сканером, создание скриншотов, запись рисунков на компакт-диск.

Если данные повреждены

В некоторых случаях при попытке открыть файл пользователь может столкнуться с сообщением, что этот объект поврежден. Данные можно попытаться восстановить. Например, в случае с документом Microsoft Word в окне «Открытие документа» можно, выбрав файл, воспользоваться пунктом «Открыть и восстановить». Таким же способом можно попытаться «воскресить» файлы Excel и других приложений офисного пакета. В остальных ситуациях для решения задачи можно воспользоваться другими утилитами. Например, коммерческая программа Word Recovery Toolbox поможет восстановить файлы форматов DOC, DOCX и RTF. Можно также задействовать бесплатный онлайн-сервис online.officerecovery.com/ru, однако в этом случае нужно подумать, стоит ли доверять конфиденциальные документы открытому ресурсу. Еще один вариант — воспользоваться trial-верcией (бесплатный период — 15 дней) утилиты WordFIX. В качестве универсального инструмента восстановления файлов рекомендуем бесплатную программу File Repair. С ее помощью есть шанс вернуть к жизни документы Word, Excel, Access, PowerPoint, архивы ZIP и RAR, видео-, аудио- и графические файлы.

Онлайн-справочники типов файлов

Прочесть о типах файлов и разобраться в их многообразии можно на специализированных онлайн-ресурсах.

Источник

Как использовать HDF5-файлы в Python

Приближается запуск курса «Web-разработчик на Python», соответственно, мы всё так же делимся интересными статьями и приглашаем на наши открытые уроки, где можно посмотреть интересный материал, познакомиться с преподавателями и позадавать им вопросы.

HDF5 позволяет эффективно хранить большие объемы данных

При работе с большими объемами данных, будь то экспериментальные или имитируемые, их хранение в нескольких текстовых файлах не очень эффективно. Иногда вам нужно получить доступ к конкретному подмножеству данных, и вы хотите сделать это быстро. В этих ситуациях формат HDF5 решает обе проблемы благодаря очень оптимизированной надстроенной библиотеке. HDF5 широко используется в научных средах и имеет отличную реализацию в Python, предназначенную для работы с NumPy прямо из коробки.

Формат HDF5 поддерживает файлы любого размера, и каждый файл имеет внутреннюю структуру, которая позволяет вам искать определенный набор данных. Это можно представить как отдельный файл со своей собственной иерархической структурой, так же как набор папок и подпапок. По умолчанию данные хранятся в двоичном формате, и библиотека совместима с разными типами данных. Одним из наиболее важных вариантов формата HDF5 является то, что он позволяет прикреплять метаданные к каждому элементу структуры, что делает его идеальным для создания автономных файлов.

В Python интерфейс с форматом HDF5 можно построить с помощью пакета h5py. Одной из наиболее интересных особенностей этого пакета является то, что данные считываются из файла только тогда, когда это необходимо. Представьте, что у вас очень большой массив, который не вмещается в вашу доступную оперативную память. Например, вы могли бы сгенерировать массив на компьютере с другими спецификациями, в отличии от того, который вы используете для анализа данных. Формат HDF5 позволяет вам выбирать, какие элементы массива следует читать с синтаксисом, эквивалентным NumPy. Затем вы можете работать с данными, хранящимися на жестком диске, а не в ОЗУ, без существенных изменений в существующем коде.

В этой статье мы рассмотрим, как вы можете использовать h5py для хранения и извлечения данных с жесткого диска. Мы обсудим различные способы хранения данных и как оптимизировать процесс чтения. Все примеры, которые появляются в этой статье, также доступны в нашем репозитории Github.

Формат HDF5 поддерживается HDF Group, и он основан на стандартах с открытым исходным кодом, что означает, что ваши данные всегда будут доступны, даже если группа исчезнет. Поддержка Python предоставляется через пакет h5py, который можно установить через pip. Помните, что вы должны использовать виртуальное окружение для проведения тестов:

эта команда также установит NumPy, если ее нет в вашей среде.

Если вы ищете графический инструмент для изучения содержимого ваших HDF5-файлов, вы можете установить HDF5 Viewer. Он написан на Java, поэтому должен работать практически на любом компьютере.

Базовое сохранение и чтение данных

Давайте перейдем к использованию библиотеки HDF5. Мы создадим новый файл и сохраним в него случайный массив NumPy.

Первые несколько строк довольно просты: мы импортируем пакеты h5py и NumPy и создаем массив со случайными значениями. Мы открываем файл random.hdf5 с разрешением на запись w, это значит, что если файл с таким именем уже существует, то он будет перезаписан. Если вы хотите сохранить файл и по-прежнему иметь возможность в него записывать, вы можете открыть его с атрибутом a вместо w. Мы создаем набор данных с именем default и устанавливаем данные как случайный массив, созданный ранее. Наборы данных (dataset) являются хранителями наших данных, в основном строительных блоков формата HDF5.

Считать данные мы можем практически таким же образом, как мы читаем файл NumPy:

Мы открываем файл с атрибутом считывания r и восстанавливаем данные, напрямую обращаясь к набору данных с именем default. Если вы открываете файл и не знаете, какие наборы данных доступны, вы можете получить их:

После того, как вы считали набор данных, который хотели, вы можете использовать его, как если бы вы использовали любой массив NumPy. Например, вы можете узнать максимальные и минимальные значения или выбрать первые 15 значений массива. Эти простые примеры, однако, скрывают много вещей, которые происходят под капотом, и их необходимо обсудить, чтобы понять весь потенциал HDF5.

Ошибка, которая появляется, немного громоздка, но последняя строка очень полезна:

Ошибка означает, что мы пытаемся получить доступ к набору данных, к которому у нас больше нет доступа. Это немного запутанно, но это происходит потому, что мы закрыли файл, и поэтому нам больше не разрешено получать доступ ко второму значению в данных. Когда мы назначили f [‘default’] переменным данным, мы фактически не читаем данные из файла, вместо этого мы генерируем указатель на то, где данные находятся на жестком диске. С другой стороны, этот код будет работать:

Обратите внимание, единственное отличие состоит в том, что мы добавили [:] после прочтения набора данных. Многие другие руководства останавливаются на таких примерах, даже не демонстрируя полного потенциала формата HDF5 с пакетом h5py. Из-за примеров, которые мы рассматривали до сих пор, вы могли бы задаться вопросом: зачем использовать HDF5, если сохранение файлов NumPy дает вам такую же функциональность? Давайте погрузимся в особенности формата HDF5.

Выборочное чтение из HDF5-файлов

До сих пор мы видели, что когда мы читаем набор данных, мы еще не читаем данные с диска, вместо этого мы создаем ссылку на конкретное место на жестком диске. Мы можем видеть, что произойдет, если, например, мы явно прочитали первые 10 элементов набора данных:

Мы разделяем код на разные строки, чтобы сделать его более явным, но вы можете быть более синтетичными в своих проектах. В строках выше мы сначала читаем файл, а затем читаем набор данных по умолчанию. Мы назначаем первые 10 элементов набора данных переменной data. После закрытия файла (когда он заканчивается), мы можем получить доступ к значениям, хранящимся в data, но data_set выдаст ошибку. Обратите внимание, что мы читаем только с диска, когда мы явно обращаемся к первым 10 элементам набора данных. Если вы посмотрите тип data и data_set, вы увидите, что они действительно разные. Первый — это массив NumPy, а второй — h5py DataSet.

Такое же поведение актуально и в более сложных сценариях. Давайте создадим новый файл, на этот раз с двумя наборами данных, и давайте выберем элементы одного из них на основе элементов другого. Начнем с создания нового файла и хранения данных; эта часть является самой простой:

У нас есть два набора данных, названные array_1 и array_2, каждый из которых содержит в себе случайный массив NumPy. Мы хотим прочитать значения array_2, которые соответствуют элементам, где значения array_1 являются положительными. Мы можем попытаться сделать что-то вроде этого:

но это не сработает. d1 — это набор данных и не может сравниться с целым числом. Единственный способ — фактически прочитать данные с диска, а затем сравнить их. Поэтому мы получим что-то вроде этого:

Первый набор данных d1 полностью загружается в память, когда мы делаем d1[:], но из второго набора данных d2 мы берем только некоторые элементы. Если набор данных d1 был бы слишком велик для загрузки в память целиком, мы могли бы работать внутри цикла.

Конечно, есть проблемы с эффективностью поэлементного чтения и добавления элементов в список, но это очень хороший пример одного из самых больших преимуществ использования HDF5 над текстовыми или NumPy-файлами. Внутри цикла мы загружаем в память только один элемент. В нашем примере каждый элемент представляет собой просто число, но это могло быть что угодно: от текста до изображения или видео.

Как всегда, в зависимости от вашего приложения вам придется решить, хотите ли вы прочитать весь массив в память или нет. Иногда вы запускаете симуляции на конкретном компьютере с большим объемом памяти, но у вас нет таких же характеристик на вашем ноутбуке, и вы вынуждены читать куски ваших данных. Помните, что чтение с жесткого диска происходит относительно медленно, особенно если вы используете HDD вместо SDD-дисков или даже дольше, если читаете с сетевого диска.

Выборочная запись в HDF5-файлы

В приведенных выше примерах мы добавляли данные в набор данных, как только он был создан. Однако для многих приложений вам необходимо сохранять данные во время генерации. HDF5 позволяет сохранять данные практически таким же образом, как вы их считываете. Давайте посмотрим, как создать пустой набор данных и добавить к нему некоторые данные.

Если вы прочитаете файл и распечатаете первые 20 значений набора данных, вы увидите, что все они нули, за исключением индексов с 10 по 19. Существует распространенная ошибка, которая может вылиться в ощутимую головную боль. Следующий код не сохранит ничего на диске:

Эта ошибка всегда доставляет много проблем, потому что вы не поймете, что ничего не записали, пока не попытаетесь прочитать результат. Проблема здесь в том, что вы не указываете, где вы хотите хранить данные, вы просто перезаписываете переменную dset NumPy-массивом. Поскольку набор данных и массив имеют одинаковую длину, вы должны использовать dset[:] = arr. Эта ошибка случается чаще, чем вы думаете, и поскольку это технически не неверно, вы не увидите никаких ошибок, выведенных на терминал, а ваши данные будут нулями.

До сих пор мы всегда работали с одномерными массивами, но мы не ограничеными ими. Например, предположим, что мы хотим использовать 2D-массив, мы можем просто сделать:

что позволит нам хранить данные в массиве 500×1024. Чтобы использовать набор данных, мы можем использовать тот же синтаксис, что и раньше, но с учетом второго измерения:

Указывайте типы данных для оптимизации пространства

До сих пор мы рассмотрели только верхушку айсберга того, что может предложить HDF5. Помимо длины данных, которые вы хотите сохранить, вы можете указать тип данных для оптимизации пространства. Документация h5py содержит список всех поддерживаемых типов, здесь мы покажем только пару из них. В то же время мы будем работать с несколькими наборами данных в одном файле.

В приведенном выше примере мы создали три разных набора данных, каждый из которых имеет другой тип. Целые числа из 1 байта, целые 8 байтов и комплексные числа из 16 байтов. Мы сохраняем только одно число, даже если наши наборы данных могут содержать до 10 элементов. Вы можете прочитать значения и посмотреть, что на самом деле было сохранено. Здесь следует отметить, что целое число из 1 байта должно быть округлено до 127 (вместо 1200), а целое число из 8 байтов должно быть округлено до 1200 (вместо 1200.1).

Тип выбранных данных повлияет на его размер. Во-первых, давайте посмотрим, как это работает с простым примером. Создадим три файла, каждый с одним набором данных для 100000 элементов, но с разными типами данных. Мы сохраним в них те же данные, а затем сравним их размеры. Мы создаем случайный массив для назначения каждому набору данных, чтобы заполнить память. Помните, что данные будут преобразованы в формат, указанный в наборе данных.

Когда вы проверите размер каждого файла, вы получите что-то вроде:

Связь между размером и типом данных совершенно очевидна. Когда вы переходите от целых чисел от 1 байта до целых 8 байтов, размер файла увеличивается в 8 раз, аналогично, когда вы переходите к 16 байтам, это занимает примерно в 16 раз больше места. Но пространство — это не единственный важный фактор, который нужно учитывать, вы также должны учитывать время, необходимое для записи данных на диск. Чем больше вы должны писать, тем дольше это займет. В зависимости от вашего приложения может быть крайне важно оптимизировать чтение и запись данных.

Обратите внимание: если вы используете неправильный тип данных, вы также можете потерять информацию. Например, если у вас есть целые числа из 8 байт, и вы храните их как целые числа в 1 байт, их значения будут обрезаны. При работе в лаборатории очень часто в наличии находятся устройства, которые создают разные типы данных. Некоторые карты DAQ имеют 16 бит, некоторые камеры работают с 8 битами, но некоторые из них могут работать с 24. Важно обращать внимание на типы данных, но это также то, что разработчики Python могут не принимать во внимание, потому что вам не нужно явно объявлять тип.

Также интересно помнить, что NumPy-массив по умолчанию будет инициализирован float по 8 байтов (64 бит) на элемент. Это может быть проблемой, если, например, вы инициализируете массив с нулями для хранения данных, которые должны быть всего 2 байта. Тип самого массива не изменится, и если вы сохраните данные при создании набора данных (добавив data=my_array), то по умолчанию будет использоваться формат «f8», который является массивом, но не реальными данными,

Размышление о типах данных не является чем-то, что происходит регулярно, если вы работаете с Python в простых приложениях. Однако вы должны знать, что существуют типы данных и какое влияние они могут оказать на ваши результаты. Возможно, у вас большие жесткие диски, и вы особо не заботитесь о хранении файлов, но когда вы заботитесь о скорости, с которой вы сохраняете, нет другого способа, кроме оптимизации каждого аспекта вашего кода, включая типы данных.

При сохранении данных вы можете выбрать сжатие с использованием разных алгоритмов. Пакет h5py поддерживает несколько фильтров сжатия, таких как GZIP, LZF и SZIP. При использовании одного из фильтров сжатия данные будут обработаны на своем пути на диск, и при чтении они будут распаковываться. Поэтому особых изменений в работе кода нет. Мы можем повторить тот же эксперимент, сохраняя разные типы данных, но используя фильтр сжатия. Наш код выглядит так:

Мы выбрали gzip, потому что он поддерживается на всех платформах. Параметры compression_opts задают уровень сжатия. Чем выше уровень, тем меньше пространства занимают данные, но тем дольше процессор должен работать. Уровень сжатия по умолчанию — 4. Мы можем видеть различия в наших файлах на основе уровня сжатия:

Воздействие сжатия на целые массивы данных намного заметнее, чем на наборы данных с плавающей точкой. Оставляю вам самостоятельно разобраться, почему сжатие работало так хорошо в первых двух случаях, но не в последнем. В качестве подсказки: вы должны проверить, какие данные вы фактически сохраняете.

Чтение сжатых данных не изменяет никакого кода, описанного выше. Основная библиотека HDF5 позаботится об извлечении данных из сжатых наборов данных с помощью соответствующего алгоритма. Поэтому, если вы реализуете сжатие для сохранения, вам не нужно изменять код, который вы используете для чтения.

Сжатие данных — дополнительный инструмент, который вы должны учитывать вместе со всеми остальными аспектами обработки данных. Вы должны учитывать дополнительное время процессора и эффективную степень сжатия, чтобы оценить выгоду сжатия данных в пределах вашего собственного приложения. Тот факт, что оно прозрачно для нижестоящего кода, делает его невероятно легким для тестирования и поиска оптимального решения.

Изменение размеров наборов данных

Когда вы работаете над экспериментом, иногда невозможно узнать, насколько велики будут ваши данные. Представьте, что вы записываете фильм, возможно, вы остановите его через одну секунду, возможно, через час. К счастью, HDF5 позволяет изменять размеры наборов данных «на лету» с небольшими вычислительными затратами. Длина набора данных может быть превышена вплоть до достижения максимального размера. Этот максимальный размер указывается при создании набора данных с помощью ключевого слова maxshape:

Сначала вы создаете набор данных для хранения 100 значений и устанавливаете максимальный размер до 500 значений. После того, как вы сохранили первую партию значений, вы можете расширить набор данных, чтобы сохранить следующие 100. Вы можете повторять процедуру, пока не получите набор данных с 500 значениями. То же самое справедливо для массивов различных форм, любой размер N-мерной матрицы может быть изменен. Вы можете проверить, что данные были правильно сохранены, прочитав файл и напечатав два элемента в командной строке.

Вы также можете изменить размер набора данных на более позднем этапе, не нужно делать это в том же сеансе, когда вы создали файл. Например, вы можете сделать что-то подобное (обратите внимание на то, что мы открываем файл с атрибутом, чтобы не уничтожить предыдущий файл):

В приведенном выше примере вы можете увидеть, что мы открываем набор данных, изменяем его первые 200 значений и добавляем новые значения к элементам в позиции от 200 до 299. Чтение файла и печать некоторых значений доказывает, что он работал, как ожидалось.

Представьте, что вы приобретаете фильм, но вы не знаете, как долго он будет идти. Изображение представляет собой 2D-массив, каждый элемент которого является пикселем, а фильм — не что иное, как укладка нескольких 2D-массивов. Для хранения фильмов мы должны определить 3-мерный массив в нашем HDF-файле, но мы не хотим устанавливать ограничение на продолжительность. Чтобы иметь возможность расширять третью ось нашего набора данных без фиксированного максимума, мы можем сделать следующее:

Набор данных содержит квадратные изображения размером 1024×1024 пикселя, а третье измерение дает нам укладку по времени. Мы предполагаем, что изображения не изменяются по форме, мы хотели бы складывать одно за другим без установления предела. Вот почему мы установили maxshape третьего измерения в None.

Сохранение данных кусками (Chunks)

Чтобы оптимизировать хранение данных, вы можете хранить их кусками. Каждый кусок (chunk) будет смежным на жестком диске и будет храниться как блок, т.е. весь фрагмент будет записан сразу. Когда вы читаете кусок, произойдет то же самое, кусок данных будут загружен целиком. Чтобы создать кусочный набор данных, используем команду:

Эта команда означает, что все данные в dset [0: 100,0: 100] будут сохранены вместе. Это также верно для dset [200: 300, 200: 300], dset [100: 200, 400: 500] и т. Д. Согласно h5py, при использовании кусков есть некоторые последствия для производительности:

У разделения на куски (Chunking) есть последствия для производительности. Рекомендуется хранить общий размер ваших кусков между 10 KiB и 1 MiB, или больше для больших наборов данных. Также имейте в виду, что при обращении к любому элементу в куске, весь кусок считывается с диска.

Существует также возможность включения автоматической фрагментации (auto-chunking), которая будет автоматически выбирать оптимальный размер. Автоматическая фрагментация включена по умолчанию, если вы используете сжатие или maxshape. Явно вы это разрешаете так:

Организация данных группами (Groups)

Мы видели много разных способов хранения и чтения данных. Теперь мы должны рассмотреть одну из последних важных тем HDF5, которая заключается в том, как организовать информацию в файле. Наборы данных могут быть размещены внутри групп (groups), которые ведут себя аналогично тому, как работают каталоги. Сначала мы можем создать группу, а затем добавить в нее набор данных:

Мы создаем группу Base_Group и внутри нее создаем вторую, называемую Sub_Group. В каждой из групп мы создаем набор данных default и сохраняем в них случайный массив. Когда вы считаете файлы, вы заметите, как структурированы данные:

Как вы можете видеть, для доступа к набору данных мы адресуем его как папку в файле: Base_Group/default или Base_Group/Sub_Group/default. Когда вы читаете файл, возможно, вы не знаете, как были названы группы, и вам нужно их перечислить. Самый простой способ — использовать keys():

Однако, когда у вас есть вложенные группы, вам также нужно будет инициировать вложенные for-циклы. Существует лучший способ итерации через дерево, но это немного более хитро. Нам нужно использовать метод visit(), например:

Когда visit повторяется через каждый элемент, как только функция возвращает то, что не является None, он остановится и вернет значение, которое генерируется get_all. Поскольку мы ищем Sub_Group, мы заставляем get_all возвращать имя группы, когда она находит Sub_Group как часть анализируемого имени. Имейте в виду, что g является строкой, если вы хотите фактически получить группу, вы должны сделать:

Вы также можете работать с группами как объяснялось ранее. Второй подход — использовать метод, называемый visititems, который принимает функцию с двумя аргументами: name и object. Мы можем сделать:

Основное отличие при использовании visititems заключается в том, что мы получили доступ не только к имени объекта, который анализируется, но и к самому объекту. Вы можете видеть, что функция возвращает объект, а не имя. Этот шаблон позволяет получить более сложную фильтрацию. Например, вас могут заинтересовать группы, которые являются пустыми или имеют определенный тип набора данных.

Хранение метаданных в HDF5

Одним из аспектов, которые часто игнорируются в HDF5, является возможность хранения метаданных, прикрепленных к любой группе или набору данных. Метаданные имеют решающее значение, чтобы понять, например, откуда взялись данные, каковы параметры, используемые для измерения или моделирования, и т.д. Метаданные делают файл самоописательным. Представьте, что вы открываете старые данные, и находите матрицу размером 200x300x250. Возможно, вы знаете, что это фильм, но вы не знаете, какое измерение — время, а не временная привязка между кадрами.

Сохранение метаданных в файл HDF5 может быть совершено по-разному. Официальным методом является добавление атрибутов к группам и наборам данных.

В приведенном выше коде вы можете видеть, что attrs похож на словарь. В принципе, вы не должны использовать атрибуты для хранения данных, сохраняйте их как можно меньше. Однако вы не ограничены отдельными значениями, вы также можете хранить массивы. Если у вас есть метаданные, хранящиеся в словаре, и вы хотите автоматически добавить их в атрибуты, вы можете использовать update:

Помните, что типы данных, поддерживаемые hdf5, ограничены. Например, словари не поддерживаются. Если вы хотите добавить словарь в файл hdf5, вам необходимо его сериализовать. В Python вы можете сериализовать словарь по-разному. В приведенном ниже примере мы собираемся сделать это с JSON, потому что он очень популярен в разных областях, но вы можете использовать все, что захотите, включая pickle.

Начало такое же, мы создаем группу и набор данных. Для хранения метаданных мы определяем новый набор данных, соответственно называемый метаданными. Когда мы определяем данные, мы используем json.dumps, которые преобразуют словарь в длинную строку. Мы фактически храним строку, а не словарь в HDF5. Чтобы загрузить его обратно, нам нужно прочитать набор данных и преобразовать его обратно в словарь с помощью json.loads:

Когда вы используете json для кодирования ваших данных, вы определяете конкретный формат. Вы могли бы использовать YAML, XML и т.д. Поскольку может быть неясно, как загружать метаданные, хранящиеся таким образом, вы можете добавить атрибут attr набора данных, определяющий, какой путь сериализации вы использовали.

Заключительные мысли о HDF5

Во многих приложениях текстовых файлов более чем достаточно, они обеспечивают простой способ хранения данных и обмена ими с другими исследователями. Однако, как только объем информации увеличивается, вам нужно искать инструменты, которые лучше подходят нежели текстовые файлы. Одним из основных преимуществ формата HDF является то, что он самодостаточен, что означает, что сам файл содержит всю необходимую информацию для его чтения, включая информацию метаданных, которая позволяет воспроизводить результаты. Более того, формат HDF поддерживается в разных операционных системах и языках программирования.

Файлы HDF5 сложны и позволяют хранить в них много информации. Основное преимущество перед базами данных состоит в том, что они представляют собой автономные файлы, которые можно легко разделить. Базы данных нуждаются в целой системе для управления ими, их нельзя легко передавать и т. д. Если вы привыкли работать с SQL, вы можете попробовать проект HDFql, который позволяет использовать SQL для анализа данных из файла HDF5.

Хранение большого количества данных в одном файле потенциально повышает шанс порчи данных. Если ваш файл теряет свою целостность, например, из-за неисправного жесткого диска, трудно предсказать, сколько данных будет потеряно. Если вы сохраняете годы измерений в одном файле, вы подвергаете себя ненужным рискам. Более того, резервное копирование будет громоздким, потому что вы не сможете делать инкрементные резервные копии одного двоичного файла.

HDF5 — это формат, имеющий долгую историю и используемую многими исследователями. Вам потребуется немного времени, чтобы привыкнуть, и нужно будет поэкспериментировать некоторое время, пока не найдете способ, которым он может помочь вам сохранить ваши данные. HDF5 — хороший формат, если вам необходимо установить в своей лаборатории правила трансверсальности, касающиеся хранения данных и метаданных.

Как всегда ждём вопросы, предложения тут или может заглянуть к нам на открытый урок.

Источник