[英]Generating pcolormesh images from very large data sets saved in H5 files with Python
我正在收集大量数据,这些数据将使用h5py保存到单独的H5文件中。 我想将这些图像拼凑成一个pcolormesh图,以保存为单个图像。
我一直在研究的一个快速示例生成2000x2000随机数据点的数组,并使用h5py将它们保存在H5文件中。 然后我尝试导入这些文件中的数据并尝试在matplotlib中将其绘制为pcolormesh,但我总是遇到memoryError(这是预期的)。
import numpy
import h5py
arr = numpy.random.random((2000,2000))
with h5py.File("TEST_HDF5_SAVE_FILES\\Plot_0.h5", "w") as f:
dset = f.create_dataset("Plot_0", data = arr)
for i in range(1,100):
arr = numpy.random.random((2000,2000))
with h5py.File("TEST_HDF5_SAVE_FILES\\Plot_" + str(i) + ".h5", "w") as f:
dset = f.create_dataset("Plot_" + str(i), data = arr)
该脚本生成我的文件。 我选择了100作为任意数字,只是为了拥有足够大的文件集。
然后我使用以下脚本导入它们:
y = numpy.arange(0, 2000, 1)
for display_plot_num in range(0, 5):
print display_plot_num
x = numpy.arange(display_plot_num*2000, display_plot_num*2000 + 2000, 1)
with h5py.File("TEST_HDF5_SAVE_FILES\\Plot_" + str(display_plot_num) + ".h5", "r+") as f:
data = f["Plot_" + str(display_plot_num)]
plt.pcolormesh(x, y, data)
plt.show()
for循环中的范围值可以更改为100,但我可以选择的最大值没有内存错误是5(即5个绘图可以在matplotlib的pcolormesh图上修补)并且它非常笨重和缓慢。 我需要能够拼凑许多图像。
有没有其他技术可以用来绘制这些数据? 或者,如果我可以将多个H5文件中的数据转换为图像而不通过matplotlib或类似的程序(如scipy),那就太好了。
总之,我的问题是:
任何帮助表示赞赏。 此外,我很乐意回答有关我的问题的任何进一步的问题。
编辑(5.6.2013):
我觉得类似的问题是如何使用Python中的高分辨率图像处理(导入,操作,编辑等)。 这基本上就是我想要做的; 从一组较小的图像中生成非常高分辨率的图像。
减少matplotlib中图像膨胀的一种方法(特别是在保存到SVG时)是使用rasterized=True
kwarg。 这将基本上“压平”你的pcolormesh,这使得它更快保存,使用更少的资源等。
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