K-Dense-AI/zarr-python

用于云存储的分块 N 维数组（Zarr-Python 3）。压缩数组、并行 I/O、通过 fsspec 访问 S3/GCS，兼容 NumPy/Dask/Xarray，适用于大规模科学计算流水线。

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技术栈: cursor4.5万+许可证: MIT开发者: K-Dense-AI可用工具: Read、Write、Edit、Bash

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原文译文

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Zarr Python

Overview

Zarr is a Python library for storing large N-dimensional arrays with chunking and compression. Apply this skill for efficient parallel I/O, cloud-native workflows, and seamless integration with NumPy, Dask, and Xarray.

Current upstream: zarr 3.2.1 (released 2026-05-05). Docs: zarr.readthedocs.io. New arrays default to Zarr format 3; set zarr_format=2 for legacy interop. Zarr 3.2 adds rectilinear chunks and continues to refine the v3 codec pipeline. This skill is a community guide maintained by K-Dense Inc., not an official zarr-developers package.

Quick Start

Installation

uv pip install "zarr==3.2.1"

Requires Python 3.12+ and NumPy 2.0+ for current stable Zarr-Python. For remote stores (S3, GCS, HTTP), pin the optional extras/backends in your project lockfile:

uv pip install "zarr[remote]==3.2.1" "s3fs==2026.4.0" "gcsfs==2026.5.0"

Use a version range such as zarr>=3,<4 only when your project has a committed lockfile and compatibility tests. For Zarr-Python 2 / Python 3.10–3.11 workflows, choose an exact zarr==2.x.y patch version from the support-v2 r…

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Zarr Python

概述

Zarr 是一个用于以分块和压缩方式存储大型 N 维数组的 Python 库。当需要高效的并行 I/O、云原生工作流，以及与 NumPy、Dask、Xarray 的无缝集成时，可应用此 skill。

当前上游版本： zarr 3.2.1（发布于 2026-05-05）。文档：zarr.readthedocs.io。新数组默认使用 Zarr format 3；若需与旧版本互通，请设置 zarr_format=2。Zarr 3.2 增加了 rectilinear chunks（直线分块），并持续完善 v3 编解码器流水线。本 skill 是由 K-Dense Inc. 维护的社区指南，并非 zarr-developers 的官方包。

快速开始

安装

uv pip install "zarr==3.2.1"

当前的稳定版 Zarr-Python 需要 Python 3.12+ 与 NumPy 2.0+。对于远程存储（S3、GCS、HTTP），请在项目 lockfile 中固定可选 extras/backends 的版本：

uv pip install "zarr[remote]==3.2.1" "s3fs==2026.4.0" "gcsfs==2026.5.0"

仅当项目已有提交的 lockfile 并完成兼容性测试时，才可使用 zarr>=3,<4 这样的版本范围。对于 Zarr-Python 2 / Python 3.10–3.11 工作流，请从 support-v2 发布说明中选择一个精确的 zarr==2.x.y 补丁版本，并提交生成的 lockfile。

基本数组创建

import zarr
import numpy as np

# 创建一个带有分块和压缩的二维数组
z = zarr.create_array(
    store="data/my_array.zarr",
    shape=(10000, 10000),
    chunks=(1000, 1000),
    dtype="f4"
)

# 使用 NumPy 风格的索引写入数据
z[:, :] = np.random.random((10000, 10000))

# 读取数据
data = z[0:100, 0:100]  # 返回 NumPy 数组