hdf5 chunk defaults and handling
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
Rechercherichtung
Reproduziere das Beispiel mit cf.read('double-chunking-testc.nc')[0] und untersuche das Verhalten von nc_hdf5_chunksizes(), das derzeit ein leeres Tupel zurückgibt. Für das Issue muss entschieden werden, ob Chunk-Größen beibehalten werden sollten und welche Operationen sie verwerfen sollten; der Abschluss ist nicht definiert, solange diese Erwartungen nicht spezifiziert sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
The current behaviour when reading a chunked file is somewhat surprising (to me). If one reads this variable:
float UM_m01s02i205_vn1106(time, latitude, longitude) ;
# skip uninteresting attributes for this issue
UM_m01s02i205_vn1106:_Storage = "chunked" ;
UM_m01s02i205_vn1106:_ChunkSizes = 1, 1920, 2560 ;
I see the following unexpected result:
In [30]: g = cf.read('double-chunking-testc.nc')[0]
In [31]: g.data.nc_hdf5_chunksizes()
Out[31]: ()
This is not a bug, insofar as it is the expected behaviour of the code - by construction cf-python currently doesn't remember HDF chunksizes from the read.
Should it? If so, it could be done, possibly with certain caveats on when that's a sensible thing to do, and it may well forget them when certain operations are applied (e.g. when aggregating files with different HDF chunks, when subspacing, when adding/removing/transposing dimensions, etc.).
Another V4.0 issue!
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 151
- Forks
- 23
- Ø Merge
- 1 T. 2 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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