Question

过去的几年里，Python已经和IDL或MATLAB一样，成为科学分析领域值得信赖的选择。它拥有稳健的核心模块，可用于处理数值数组（NumPy）、分析（SciPy）以及绘图（matplotlib），同时还拥有十分丰富的专用模块。它能帮助人们减少编写科学代码的工作量，同时还能提高计算结果的质量。

已经有越来越多的人将Python用于大型数值数据集处理，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要。国家超级电脑应用中心（National Center for Supercomputing Applications，NCSA）开发的“层次性数据格式”（Hierarchical Data Format，HDF）的最新版本HDF5正迅速成为人们储存科学数据的选择。很多使用（或有意使用）HDF5的研究人员也被Python的易用性和快速开发能力吸引。

本书向所有有Python数据分析基本背景的人介绍如何在Python下使用HDF5。本书假定读者只熟悉Python和NumPy。本书将侧重于HDF5的本地功能集，而不是Python的高层抽象，以尽力确保在本书建议下创建的HDF文件可移植。

最后，本书将尽力同时支持Python 2和Python 3的用户。本书所有的示例都以Python 2写就，任何有可能导致误会的区别都将在文本中特别注明。

本书中用到的排版规范

本书使用下列排版规范：

斜体

用于新的名词，URL，E-mail地址，文件名，文件扩展名。

等宽

用于程序列印以及正文内的程序元素，如变量或函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字。

等宽加粗

用于命令或其他需要用户输入的文字。

等宽斜体

用于需要被替换成用户提供的值或根据上下文决定的值。

提示

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特别鸣谢

我要感谢HDF组织的Quincey Koziol、Elena Pourmal、Gerd Heber以及其他人在Python社区上对HDF5的支持。感谢来自Eli Bressert和AnthonyScopatz等评审者的评论和来自O’Reilly编辑Meghan Blanchette的指导，他们的奉献令本书得益匪浅。感谢Darren Dale以及其他很多人在h5py项目上的贡献。感谢Francesc Alted，Antonio Valentino和PyTables的共同作者们第一次将HDF5带入Python的世界。最后，我还要感谢UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校）基础等离子研究机构的Steve Vincena和Walter Gekelman，我曾在那里跟他们一起共事，并第一次接触到大规模科学数据集。