我要读取一个hdf5文件大小为50GB然后生成一个均值为零标准差为800的高斯噪声 相加存储为新的hdf5文件怎么样操作快给出py代码

以下是一个可能的Python代码示例：

import h5py
import numpy as np

# 读取原始hdf5文件
with h5py.File('original.hdf5', 'r') as f:
    data = f['data'][()]  # 数据集名称为'data'

# 生成高斯噪声
noise = np.random.normal(loc=0, scale=800, size=data.shape)

# 将高斯噪声加到原始数据中
data_with_noise = data + noise

# 创建新的hdf5文件并将数据写入其中
with h5py.File('new.hdf5', 'w') as f:
    f.create_dataset('data', data=data_with_noise)

这个代码的思路是先使用h5py库读取原始hdf5文件中的数据集，然后使用numpy库生成高斯噪声，并将其加到原始数据中。最后，使用h5py库创建一个新的hdf5文件，并将有噪声的数据集写入其中。需要注意的是，这个代码可能需要较长时间来运行，具体取决于计算机的性能和原始数据集的大小。如果需要更快的处理速度，可以考虑使用并行计算或使用更高效的算法。