~ubuntu-branches/ubuntu/trusty/h5py/trusty-proposed

« back to all changes in this revision

Viewing changes to debian/control

  • Committer: Bazaar Package Importer
  • Author(s): Soeren Sonnenburg
  • Date: 2009-08-26 23:50:43 UTC
  • Revision ID: james.westby@ubuntu.com-20090826235043-y9np2j50fd55zsti
Tags: 1.2.0-1
Initial release (Closes: #543766)

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
 
1
Source: h5py
 
2
Section: python
 
3
Priority: optional
 
4
Maintainer: Soeren Sonnenburg <sonne@debian.org>
 
5
XS-Python-Version: >= 2.5
 
6
Build-Depends: debhelper ( >=7), cdbs, quilt, python-all-dev (>= 2.5.0),
 
7
 python-central (>= 0.6.0), libhdf5-serial-dev, python-numpy
 
8
Standards-Version: 3.8.3
 
9
Homepage: http://code.google.com/p/h5py/
 
10
Vcs-Svn: https://bollin.googlecode.com/svn/python-h5py/
 
11
Vcs-Browser: http://bollin.googlecode.com/svn/python-h5py/
 
12
 
 
13
Package: python-h5py
 
14
Architecture: any
 
15
Depends: ${shlibs:Depends}, ${misc:Depends}, ${python:Depends},
 
16
XB-Python-Version: ${python:Versions}
 
17
Description: h5py is a general-purpose Python interface to hdf5
 
18
 HDF5 for Python (h5py) is a general-purpose Python interface to the
 
19
 Hierarchical Data Format library, version 5. HDF5 is a versatile, mature
 
20
 scientific software library designed for the fast, flexible storage of
 
21
 enormous amounts of data. 
 
22
 . 
 
23
 From a Python programmer's perspective, HDF5 provides a robust way to
 
24
 store data, organized by name in a tree-like fashion. You can create
 
25
 datasets (arrays on disk) hundreds of gigabytes in size, and perform
 
26
 random-access I/O on desired sections. Datasets are organized in a
 
27
 filesystem-like hierarchy using containers called "groups", and accessed
 
28
 using the tradional POSIX /path/to/resource syntax. 
 
29
 . 
 
30
 H5py provides a simple, robust read/write interface to HDF5 data from
 
31
 Python. Existing Python and Numpy concepts are used for the interface;
 
32
 for example, datasets on disk are represented by a proxy class that
 
33
 supports slicing, and has dtype and shape attributes. HDF5 groups are
 
34
 presented using a dictionary metaphor, indexed by name.