在Julia中调整HDF5数据集的大小

有没有办法使用Julia的HDF5.jl调整HDF5中分块数据集的大小？我没有在文档中看到任何东西。查看源代码，我只找到了

set\u dims！（）

，但这无法扩展数据集（仅收缩数据集）。HDF5.jl是否能够放大现有（分块）数据集？这对我来说是一个非常重要的功能，我不想调用另一种语言。

我相信我已经解决了这个问题。问题是我忘了给数据空间一个足够大的max_dims。这样做需要深入研究较低级别的API。我找到的解决办法是：

dspace = HDF5.dataspace((6,20)::Dims, max_dims=(6,typemax(Int64)))
dtype = HDF5.datatype(Float64)
dset = HDF5.d_create(prt, "trajectory", dtype, dspace, "chunk", (6,10))

一旦我创建了一个可以适当调整大小的数据集，

set\u变暗函数正确调整数据集的大小

我想我找到了API的一些小问题，我必须在本地版本中解决或更改这些问题。关于这些，我将与HDF5.jl的所有者联系。有兴趣的人士：


常量
H5S\u UNLIMITED
的类型是
Uint64
，但是
dataspace
函数将只接受
Int64
的元组，因此为什么我在
max\u dims
中使用
typemax（Int64）
来模拟
H5S\u UNLIMITED
的派生方式
我使用的
d_create
形式调用了
h5d_create
错误；它通过
parent
而不是
checkvalid（parent）.id
（可以通过与其他形式的
d\u create
进行比较看到）
这些文件在下面摘录的
hdf5.md
中简要提到了可扩展尺寸

可以使用可扩展尺寸标注

d = d_create(parent, name, dtype, (dims, max_dims), "chunk", (chunk_dims), [lcpl, dcpl, dapl])
set_dims!(d, new_dims)

其中dims是整数的元组。比如说

b = d_create(fid, "b", Int, ((1000,),(-1,)), "chunk", (100,)) #-1 is equivalent to typemax(Hsize)
set_dims!(b, (10000,))
b[1:10000] = [1:10000] 

我看到我的问题被否决了。我怀疑这意味着我违反了一些社区准则，但如果我知道什么，我可能不会违反该准则。如果有人让我知道我的问题出了什么问题，我很乐意把它修改得更恰当。这是一个很好的例子，说明为什么下层选民总是至少应该考虑添加一个解释下注的评论（或者对现有的解释评论进行投票）。这个问题对我来说很合理，我会把你的票数提高到零。我最好的猜测是，落选选民的理由是“你尝试过什么”的变体？但是，事实上，您已经阅读了文档并引用了
set_dims！（）
足以让我满意，您在发布之前已经尝试回答了自己的问题。另外，在回答问题时：您知道HDF5库中的哪个函数可以满足您的需要吗@Thool将该库中的大多数常用函数包装在HDF5.jl包中，但并非所有函数都导出（或记录），即需要使用
HDF5.FunctionName
调用它们。如果您想要的函数没有被包装，那么您可以尝试提交一个拉请求，尽管准备好了响应可能是“没有空闲的时间，请尝试自己实现包装”。出于各种原因，我正在致力于将C++代码改编成朱丽亚。C++的方法是数据集：：扩展。正如@colin建议的那样，试试
HDF5.h5d\u set\u extent（）
？