ENH: Reading TFRs lazily from disk (`h5io` to `h5py`)
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評価
調査の方向性
Start by reading mne.time_frequency.read_tfrs and the lazy loading patterns in mne.io.Raw and mne.Epochs; the issue does not name specific files or tests. Check how the current h5io interface reads TFR data and whether h5py can support the proposed on-demand loading. Done means TFRs can be inspected without eagerly loading large data and .load_data() loads it on demand; this is a broad, incremental migration.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Describe the new feature or enhancement
Currently, mne.time_frequency.read_tfrs reads data eagerly from disk.
This is sometimes annoyingly slow when I don't immediately need to work with that data (which can often be enormous, ~10s of GB) and for e.g. just want to inspect it or pass some of its parameters to a downstream function.
It would be nice to follow e.g. mne.io.Raw and mne.Epochs and allow the loading to be lazy and .load_data() on demand.
Describe your proposed implementation
Currently, MNE-Python appears to use h5io for the HDF5 interface. From a cursory look, h5io doesn't appear to support lazy-loading.
This proposal would require migrating to e.g. h5py, which currently also appears to be the library with more contributors/activity.
I suppose this would be a rather large change, but perhaps it's worth it? It could also be done incrementally.
Describe possible alternatives
We could just let it be and allow eager loading. It's just inconvenient.
Additional context
No response
- 主要言語
- Python
- スター
- 3.6k
- フォーク
- 1.6k
- 平均マージ
- 1日 19時間
- マージ済み PR（30日）
- 74
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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