HDF（分层数据格式）中文使用简介

目录 第一章 HDF介绍 1.1. 本章概况 1.2. 什么是HDF 1.3. 为什么创建HDF 1.4. HDF的6个基本数据结构 1.5. HDF文件的3层交互 1.6. HDF文件格式 1.7. HDF4和HDF5 第二章 HDF库 2.1 本章简介 2.2 获得和安装HDF库 2.3 支持的程序语言 2.4 应用编程接口 2.5 id文件信息 2.6 编译介绍 第三章 常规光栅图像应用编程接口（GR API） 3.1 本章简介 3.2 General Raster Image（常规光栅图像）数据模型 3.3 GR API 3.4 把Raster Image（光栅图像）写入一个HDF文件中 3.5 从一个HDF文件里读取Raster Image（光栅图像） 第四章 科学数据集应用编程接口（SDS API） 4.1 本章简介 4.2 科学数据集数据模型 4.3 SD API 4.4 把科学数据集写入HDF文件里 4.5 从HDF文件中读取科学数据集 第五章 虚拟数据应用编程接口（VS API） 5.1 本章简介 5.2 Vdata数据模型 5.3 VS API 5.4 把Vdata写入一个HDF文件中 5.5 从一个HDF文件中读取Vdata 第六章 注解应用编程接口（AN API） 6.1 本章简介 6.2 注解数据模型 6.3 AN API 6.4 把注解写入HDF文件里 6.5 从HDF文件中读取注解 第七章 虚拟组结构应用编程接口（V API） 7.1 本章简介 7.2 Vgroups 数据模型 7.3 V API 7.4 创建Vgroups和添加数据对象 7.5 获取有关Vgroup的信息和删除数据对象 第八章 HDF命令行工具 8.1 本章简介 8.2 HDF命令行工具介绍 8.3 HDF查询工具 8.4 HDF数据格式转换工具 8.5 HDF数据压缩工具 第九章 使用JHV浏览HDF文件 9.1 本章简介 9.2 什么是JHV 9.3 获取和安装JHV 9.4 显示HDF对象的树状结构 9.5 显示文件和数据对象的注解 9.6 显示Vdatas 9.7 显示光栅图像 9.8 显示科学数据集 《HDF分层数据格式中文使用简介》 一、HDF概述 HDF，全称为Hierarchical Data Format，是一种专为存储和分发科学数据设计的自我描述、多对象的文件格式。它由美国国家超级计算应用中心（NCSA）开发，旨在满足科学家们在各种科研项目中的数据需求。HDF的核心特点包括： 1. 自述性：每个HDF文件内的数据对象都带有元数据，使得文件结构和内容无需额外信息就能被解析。 2. 通用性：支持多种数据类型，如数字、符号、图像等，可在同一文件中混合存储。 3. 灵活性：允许用户将相关数据组织成层次结构，并添加描述和标签。 4. 扩展性：HDF能够适应未来新的数据模式，且易于与其他标准格式兼容。 5. 跨平台性：文件格式不受操作系统限制，能在不同平台之间无缝使用。 二、HDF库 HDF库提供了访问和操作HDF文件的工具，包括获取和安装库、支持的编程语言（如C、Java、Python等）、应用编程接口（API），以及关于ID文件的信息和编译指导。API的使用使得开发者能够方便地进行数据的读写操作。 三、光栅图像应用编程接口（GR API） GR API专门用于处理常规光栅图像数据，它定义了光栅图像数据模型，提供将光栅图像写入HDF文件及从文件中读取图像的接口。这使得科学家可以方便地存储和处理图像数据。 四、科学数据集应用编程接口（SDS API） SDS API服务于科学数据集，定义了科学数据集的数据模型，并提供写入和读取多维数组数据的API。这对于处理如气象、地球科学等领域的大规模多维数据非常有用。 五、虚拟数据应用编程接口（VS API） VS API针对Vdata数据模型，允许用户创建和操作虚拟数据，Vdata可以在多个数据源间建立关联。VS API提供了将Vdata写入和读取HDF文件的函数，增强了数据的可组合性和复用性。 六、注解应用编程接口（AN API） AN API用于管理HDF文件中的注解，提供注解数据模型和相关API，使得用户可以添加、读取和管理文件或数据对象的注释，增强数据的解释性和可读性。 七、虚拟组结构应用编程接口（V API） V API处理Vgroups，这是一种组织数据对象的方式。它允许创建Vgroups并添加数据，同时提供获取Vgroup信息和删除数据对象的功能，增强了数据的组织和管理能力。 八、HDF命令行工具 HDF命令行工具提供了一套操作HDF文件的命令，包括查询、格式转换和数据压缩等，便于用户在终端环境下对HDF文件进行操作。 九、JHV：HDF文件浏览器 JHV（Java HDF Viewer）是用于查看HDF文件的图形界面工具，用户可以通过它查看HDF对象的树状结构、注解、Vdata、光栅图像和科学数据集，极大地简化了HDF文件的可视化和分析过程。 总结，HDF为科学数据提供了强大的存储和管理框架，通过各种API和工具，用户可以高效地操作和理解复杂的数据集，无论是在编程环境中还是通过直观的图形界面。HDF的灵活性、通用性和跨平台性使其成为科研领域不可或缺的数据存储解决方案。