R 和 HDF5 问题答案

【问题标题】：R and HDF5 TroublesR 和 HDF5 问题
【发布时间】：2010-12-16 02:03:34
【问题描述】：

我正在尝试将 hdf5 加载到 R 中并遇到一些问题。以下是我配置环境的步骤：

Mac OS X 10.6 上的 R 2.10.0 (x64)
通过 macports 安装 hdf5 1.8.3
来自 CRAN 的 hdf5_1.6.9.tar.gz

我怀疑我遇到的问题与我的 HDF5 版本和 R 模块所期望的不兼容有关。为了完整起见，这里是我安装 R 模块的方式：

R CMD INSTALL --configure-vars='CPPFLAGS=-I/opt/local/include' --configure-args='--with-hdf5=/opt/local' hdf5_1.6.9.tar.gz

这构建得很好。该库似乎可以毫无问题地加载，但是当我尝试加载文件时没有返回数据：

库（hdf5）

hdf5load("test.h5")

空

然而，

osx:data scott$ h5dump test.h5 HDF5“test.h5”{ 团体 ”/” { 数据集“dset”{ 数据类型 H5T_STD_I32LE 数据空间简单 { ( 31 ) / ( 31 ) } 数据 { (0)：1、2、4、8、16、32、64、128、256、512、1024、2048、4096、8192、 (14)：16384、32768、65536、131072、262144、524288、1048576、2097152、 (22): 4194304, 8388608, 16777216, 33554432, 67108864, 134217728, (28)：268435456、536870912、1073741824 } } } }

有什么想法吗？

提前致谢。

【问题讨论】：

这不能回答你的问题，但我只是指出基于 R 2.10 的 Mac 构建失败：r-project.org/nosvn/R.check/r-release-macosx-ix86/…。
这是真的，但它几乎没有提供构建失败的原因。我手动构建它没有错误或警告...
不想听起来高傲，你确定 hdfload 正在寻找正确的目录，不是吗？我已经多次遇到这种事情了。
我刚刚检查以确保是的，我在正确的目录中。
你能运行hdfsave的帮助文件中的例子吗？它可以在我的 Mac (OS 10.6.2) 上使用相同的设置。

标签： r hdf5

【解决方案1】：

您也可以在 CRAN 上试用 h5r 包。这个包使用了新的 hdf5 库，并提供了比 hdf5 库更多的功能。

【讨论】：

它似乎不在 CRAN 上，在 r-forge 上找到它
是的，很抱歉。它在 r-forge 上。 R-forge 曾经提供在 CRAN 上获取东西的功能，但我不知道它去了哪里。

【解决方案2】：

在hdfload() 中使用verbosity 参数，并使用ls() 检查您的环境。 hdfload() 有一个副作用，它将表加载到当前环境中，NULL 是默认返回值。如果您使用参数load=TRUE，则对象将作为命名列表的组件返回：

load：一个逻辑值。如果“假”，对象作为命名列表的组成部分。如果“TRUE”（默认值），则对象作为具有自己的变量的单独变量加载名称 - 在这种情况下，该函数不返回任何内容。

在我的 Mac 上，使用相同的设置一切正常。

R> rm(list=ls())
R> ls()
character(0)
R> hdf5load("TestHDF5.h5", verbosity=3)
hdf5_global_verbosity=3 load=1
Processing object: Dataset0 ...... its a dataset...Dataset has ID335544326
Dataset has tid 201326902
Dataset has space id 268435467
Dataset has rank 1
Dataset has dims/maxdims: 1 / 1 
Allocating vector with rank=1 dim=1
calling vector_io. Hangs here with big datsets
Setting buffer size in plist
About to read with bufsize = 50
in string_ref: count=1, size=25 srcbf=25
leaving string_ref
 Done read
in vector_io: permuting
in vector_io: tidying
Phew. Done it. calling iinfo->add
Rank > 1 or not VECSXP
Calling  hdf5_load_attributes 
back from  hdf5_load_attributes 
...Finished dataset 
Processing object: Table0 ...... its a dataset...Dataset has ID335544327
Dataset has tid 201326906
Dataset has space id 268435468
Dataset has rank 1
Dataset has dims/maxdims: 1 / 1 
Dataset has type = VECSXP and rank 1
Reading...
....done
in string_ref: count=1, size=25 srcbf=25
leaving string_ref
...Finished dataset 
NULL
R> ls()
[1] "Dataset0" "Table0"

【讨论】：