Uproot 项目教程-优快云博客

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Uproot 项目教程

uproot5 ROOT I/O in pure Python and NumPy. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/up/uproot5

1. 项目介绍

Uproot 是一个用于在纯 Python 和 NumPy 中读写 ROOT 文件的库。与标准的 C++ ROOT 实现不同，Uproot 仅作为一个 I/O 库，主要用于将数据流式传输到机器学习模型或其他数据处理工具中。Uproot 不依赖于 C++ ROOT，而是使用 NumPy 将 ROOT 文件中的数据块转换为 NumPy 数组。

主要特点

纯 Python 实现：无需依赖 C++ ROOT。
NumPy 集成：数据直接转换为 NumPy 数组，便于数据处理和分析。
支持多种压缩格式：如 LZ4、ZSTD 等。
远程文件访问：支持通过 minio 访问远程文件。

2. 项目快速启动

安装 Uproot

你可以通过 pip 或 conda 安装 Uproot：

# 使用 pip 安装
pip install uproot

# 使用 conda 安装
conda install -c conda-forge uproot

基本使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Uproot 读取 ROOT 文件并将其转换为 NumPy 数组：

import uproot

# 打开 ROOT 文件
file = uproot.open("example.root")

# 读取 TTree 并转换为 NumPy 数组
tree = file["tree_name"]
data = tree.arrays(library="np")

# 打印数据
print(data)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：数据流式传输到机器学习模型

Uproot 可以用于将 ROOT 文件中的数据流式传输到机器学习模型中。以下是一个简单的示例，展示如何将数据加载到 PyTorch 模型中：

import uproot
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class ROOTDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path, tree_name):
        self.file = uproot.open(file_path)
        self.tree = self.file[tree_name]
        self.data = self.tree.arrays(library="np")

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return torch.tensor(self.data[idx])

# 创建数据集
dataset = ROOTDataset("example.root", "tree_name")

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 使用数据加载器进行训练
for batch in dataloader:
    # 训练模型
    pass

案例2：数据分析与可视化

Uproot 可以与 Pandas 和 Matplotlib 结合使用，进行数据分析和可视化：

import uproot
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开 ROOT 文件
file = uproot.open("example.root")

# 读取 TTree 并转换为 Pandas DataFrame
tree = file["tree_name"]
df = tree.arrays(library="pd")

# 数据分析与可视化
df.plot(x="feature1", y="feature2", kind="scatter")
plt.show()