读取大量数据并使用python不断更新直方图

Question

我在h5文件中存储了大量数据。每个文件具有约1200个子文件夹，这些子文件夹具有带有约65k列的表。我需要将数据放在直方图中，但我不知道数据的范围。有没有办法同时读取和填充直方图？

为此，我尝试将数据添加到数组，但是如您所见，该数组具有约780M个元素，可容纳10个文件。您可以从这里查看我的尝试

import h5py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

        aiArr = []

        ### FILES                                                                                               
        for ff in range(0,10):
            f= h5py.File('/data/file'+str(ff)+'.h5','r')
            ### KEYS
            for i,key in enumerate(f.keys()):
                if ff==0 and i==0:
                   aiArr = np.array(f[key]['AI'][()])[0]
                else:
                   aiArr = np.append( aiArr , np.array(f[key]['AI'][()])[0] ,axis=0 )

         plt.hist(aiArr,bins='auto')                                          
         plt.savefig('hist_0.png')

然后我尝试在key循环后制作临时直方图，然后求和为hist_of_file += np.histogram(temp_hist,bins=bin_edges)，但它抱怨为ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1235,) (1234,)，我还必须在不理想的第一个数据输入之后定义bin_edges，因为其他数据可能会溢出，但我不知道该怎么做。但是，如果要处理的问题太多，您可能希望将其分开。谢谢您的帮助。

Answer 1

您可以以节省内存的方式执行此操作，但是需要两次通过。首先，您应该遍历数据并找到最小值和最大值。然后，为直方图选择bin的数量，并计算每个bin的值范围。

例如，如果您的数据的范围是（0,100），而您想要一个10 bin直方图，则范围将是[[0.0,10.0]，[10.0,20.0]，... [90.0,100.0]]

然后，您应该创建一个整数数组，其长度等于箱数（这将是您的直方图），并用零初始化。

然后执行第二个循环，为数据的每个元素确定其对应的仓，并为该仓递增计数器。最后，直方图数组将包含您需要的数据。