hdf5 chunk defaults and handling
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Avaliação
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Facilidade para iniciantes
- 25/100
Direção de pesquisa
Reproduza o exemplo com cf.read('double-chunking-testc.nc')[0] e inspecione o comportamento de nc_hdf5_chunksizes(), que atualmente retorna uma tupla vazia. A issue precisa de uma decisão sobre se os tamanhos dos chunks devem ser mantidos e quais operações devem descartá-los; a conclusão não está definida até que essas expectativas sejam especificadas.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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!
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 150
- Forks
- 23
- Merge médio
- 21h 29min
- PRs com merge (30d)
- 1
Preparar o ambiente
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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