def select_data(): df = (pd.read_hdf('../data/assets.h5', 'quandl/wiki/prices') .adj_close # 经过调整的价格 .unstack('ticker') .loc['2000':, tickers] .dropna()) df.to_hdf(hdf_store, 'data/real') select_data()

您的代码中的select_data函数是用来从h5文件中选择数据并保存到另一个h5文件中的函数。具体来说，它的功能如下：

1. 从'h5'文件中读取数据：使用pd.read_hdf函数读取'../data/assets.h5'文件中名为'quandl/wiki/prices'的数据。
2. 调整价格：选择读取的数据中的'adj_close'列，这是经过调整的价格。
3. 重组数据：使用unstack函数将数据按照'ticker'列进行重新排列。
4. 筛选数据：选择从'2000'年开始以及指定的'tickers'的数据，并且删除包含缺失值的行。
5. 保存数据：使用to_hdf函数将筛选后的数据保存到'hdf_store'中的'data/real'中。

在代码的最后，调用select_data()函数来执行以上步骤。

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def load_nii_data(file_path): image = sitk.ReadImage(file_path) image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) return image_data修改上述代码使其解压并以HDF5格式读取.nii文件

这是修改后的代码：

import h5py
import nibabel as nib

def load_nii_data(file_path):
    # 解压 .nii.gz 文件
    image = nib.load(file_path)
    image_data = image.get_fdata()
    # 将数据以 HDF5 格式保存
    with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
        dset = f.create_dataset('image_data', data=image_data)
    return image_data

这个函数将会解压以及读取一个 .nii.gz 文件，并且将数据保存成 HDF5 格式。你可以使用 `load_nii_data` 函数来加载数据。

# def load_nii_data(file_path): # image = sitk.ReadImage(file_path) # image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) # return image_data修改上述代码使其解压并以HDF5格式读取.nii文件

这是修改后的代码：

import h5py
import nibabel as nib

def load_nii_data(file_path):
    # 解压 .nii.gz 文件
    image = nib.load(file_path)
    image_data = image.get_fdata()
    # 将数据以 HDF5 格式保存
    with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
        dset = f.create_dataset('image_data', data=image_data)
    return image_data

这个函数将会解压以及读取一个 .nii.gz 文件，并且将数据保存成 HDF5 格式。你可以使用 `load_nii_data` 函数来加载数据。