使用dask读写hdf5文件数据集为Sshape为76007600300

首先需要安装dask和h5py库：

!pip install dask h5py

然后可以使用dask.array来读写hdf5文件：

import dask.array as da
import h5py

# 读取hdf5文件
with h5py.File('data.hdf5', 'r') as f:
    dset = f['S']
    shape = dset.shape

    # 创建dask数组，使用块大小为1000
    S = da.from_array(dset, chunks=(1000, 1000, 300))

# 对S进行操作
S_mean = S.mean(axis=0)

# 写入hdf5文件
with h5py.File('result.hdf5', 'w') as f:
    dset = f.create_dataset('S_mean', shape=S_mean.shape, dtype=S_mean.dtype)
    da.store(S_mean, dset)

以上代码中，我们使用了h5py库来读取和写入hdf5文件，使用了dask.array来处理数据。在读取hdf5文件时，我们通过from_array方法创建了一个dask数组，并指定了块大小为1000，这意味着数据被分成了(8, 8, 1)个块，每个块的大小为(1000, 1000, 300)。在对S进行操作时，dask会自动将操作应用于每个块，最终返回结果。在写入hdf5文件时，我们使用了store方法将dask数组的结果写入hdf5文件中。