hdf5 chunk defaults and handling
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Reproduce el ejemplo con cf.read('double-chunking-testc.nc')[0] e inspecciona el comportamiento de nc_hdf5_chunksizes(), que actualmente devuelve una tupla vacía. El issue necesita una decisión sobre si deben conservarse los tamaños de los chunks y qué operaciones deben descartarlos; la finalización no está definida hasta que se especifiquen esas expectativas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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!
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 150
- Forks
- 23
- Merge medio
- 21 h 29 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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