idl代码与Matlab-Darr:基于内存的数字数组的Python科学库，基于一种不言自明且与工具无关的格式

idl代码与Matlab 达尔 Darr是一个Python科学库，使您可以存储和访问基于磁盘的数字数组，而无需依赖于特定于工具的数据格式。 这样可以轻松地以多种不同的语言和不同的分析平台访问相同的数据。 无需导出，并且由于数据以不言自明的方式保存，因此在共享或归档数据时不需要太多解释。 独立于工具且易于访问数据符合良好的科学实践，因为它可以为其他人和您自己提供广泛和长期的可用性。 提供了此方法的更多原理。 Darr支持有效的读/写/附加访问，并基于通用可读的平面二进制文件和自动生成的文本文件，其中包含人类可读的关于如何存储二进制数据的解释。 它还提供了特定的代码，可以读取各种当前科学数据工具中的数据，例如Python，R，Julia，IDL，Matlab，Maple和Mathematica（请参阅参考资料）。 Darr当前支持数字N维数组，并且在实验上支持数字参差不齐的数组，即一维长度变化的一系列数组。 请参阅此以获取简要介绍，或参阅以获得更多信息。 Darr目前为1.0之前的版本，仍在进行重大开发。 但是，我们在实验室中Linux和Windows计算机上已经在实践中使用了一年多的时间