Question

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)

此脚本生成我的文件。我选择100作为一个任意数字，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）并且它非常笨重慢。我需要能够拼凑许多图像。

我应该使用其他技术来绘制这些数据吗？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：

我有大量带图像数据的HDF5文件（2000x2000）
我需要将这些文件拼凑成单个图像并保存

感谢任何帮助。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一个非常高分辨率的图像。

Answer 1

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“平坦化”＃34;你的pcolormesh，它使保存更快，使用更少的资源等。

使用Python从H5文件中保存的非常大的数据集生成pcolormesh图像

1 个答案: