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

以下是一个可能的解决方案：

import h5py
import numpy as np

# 读取原始hdf5文件
with h5py.File('original.hdf5', 'r') as f:
    data = f['data'][:]
    # 假设数据存储在名为"data"的数据集中

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

# 将噪声加到数据中
data_with_noise = data + noise

# 保存新的hdf5文件
with h5py.File('new.hdf5', 'w') as f:
    f.create_dataset('data', data=data_with_noise)

需要注意的是，读取和写入50GB大小的hdf5文件可能需要一些时间，因此可能需要考虑分批处理或使用并行化方法来提高效率。