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Pandas保存数据为HDF5格式时应注意数据类型 在平常的数据存取过程中，我们常常使用csv格式的文件，此格式的文件具有可直接打开、直接编辑等等优点，且使用Python读取csv格式的文件的速度比读取txt格式的更快。由于最近常常需要反复处理几个百万行乃至千万行的数据文件，所以即使我使用了csv格式的文件，读取速度也有显得有些慢，秉持着着“节约时间就等于延长生命”的精神，我四处寻找能够进一步减少从文件中读取数据的时间的方法。这时，我看到了文章: Pandas 中 read_csv 与 read_hdf 速度对比，于是决定着手尝试使用HDF5格式，但是，最初的结果显示使用HDF5格式的文件提升

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数据保存 ：Face-recognition项目第2章: 传统人脸识别方法中需要用到的数据orl_faces数据集，用于学习任务【作业】理解PCA降维与LBP特征

花了好大力气修正了这两个bug，现在终于可以随心所欲的用FastReport了，开心！ 感谢资源提供原作者