以HDF5格式存儲時間序列

我想將時間序列（傳感器數據）的結果存儲到HDF5文件中。我似乎無法將值分配給我的數據集。很顯然，我做錯了什麼，我只是不知道是什麼......以HDF5格式存儲時間序列

代碼：

from datetime import datetime, timezone 
import h5py 

TIME_SERIES_FLOAT = np.dtype([("time", h5py.special_dtype(vlen=str)), 
           ("value", np.float)]) 

h5 = h5py.File('balh.h5', "w") 
dset = create_dataset('data', (1, 2), chunks=True, maxshape=(None, 2), dtype=TIME_SERIES_FLOAT) 
dset[0]['time'] = datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat() 
dset[0]['value'] = 0.0

然後，更新代碼調整大小的數據集，並增加了更多的價值。顯然，這樣做，每個值是無效的：

size = list(dset.shape) 
size[0] += 1 
dset.resize(tuple(size)) 
dset[size[0]-1]['time'] = datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat() 
dset[size[0]-1]['value'] = value

一個更好的方法是將一些數據整理成np.array，然後補充說，每隔一段時間...

這是明智的......

來源

2017-07-25 Sardathrion

我？需要更多的咖啡...

定義的類型是含有一個字符串（又名的時間）的元組和浮子（又名的值），以便增加一個，我需要：

dset[-1] = (datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat(), value)

這其實很簡單！

添加許多條目做是這樣的：

l = [('stamp', x) for x in range(10)] 
size = list(dset.shape) 
tmp = size[0] 
size[0] += len(l) 
dset.resize(tuple(size)) 
for x in range(len(l)):             
    dset[tmp+x] = l[x]

儘管如此，這種感覺有點笨重，次優...

來源

2017-07-25 10:39:34 Sardathrion

以HDF5格式存儲時間序列

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