5、数据存储格式全解析:从HDF5到SQLite

数据存储格式全解析:从HDF5到SQLite

1. 常见数据格式概述

在数据处理中,我们会遇到多种用于存储表格数据的格式。这些格式大多不会引入新的数据清洁问题,数据类型选项因存储格式而异,但与关系型数据库管理系统(RDBMS)相关的常见问题对它们同样适用。主要来说,这些格式只是需要不同的API来访问底层数据,且都按列提供数据类型。

常见的数据格式有:
- HDF5和NetCDF :二者密切相关且基本可互操作,能存储多个数组,每个数组都有相关元数据,支持高维数据,而非仅二维表格数组。数组类型单一,同一对象中不能存储文本列和数字列,也不能存储不同位宽的数字列,但同一文件可包含多个数组。
- SQLite :一种文件格式,可在单个文件中提供关系型数据库,可能包含多个表。应用广泛,从iOS和Android设备到大型超级计算机集群都有使用。Python标准库提供了其接口,几乎所有编程语言都有相应接口。
- Apache Parquet :面向列的数据存储方式,用于将数据帧或表格存储到磁盘,优化了按列而非按行进行向量化的常见操作。
- MariaDB :MySQL的分支,由MySQL创建者Monty Widenius创建。2009年Oracle收购MySQL后,出于知识产权自由的考虑而开发。设计和功能与MySQL相似,但自分支后一些高级功能有所不同。

1.1 其他二进制数据格式

除上述格式外,还有一些广泛使用的二进制数据格式:
- Feather(和A

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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