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我有一个脚本可以生成二维 numpy
数组,其中 dtype=float
和形状按 (1e3, 1e6)
的顺序排列.现在我正在使用 np.save
和 np.load
对数组执行 IO 操作。但是,每个数组的这些函数需要几秒钟。是否有更快的方法来保存和加载整个数组(即,不对它们的内容进行假设并减少它们)?只要数据完全保留,我愿意在保存之前将数组转换为另一种类型。
最佳答案
对于非常大的数组,我听说过几种解决方案,它们主要是关于 I/O 的懒惰:
ndarray
的透明替换(任何接受 ndarray 的类都接受 memmap
)对 HDF5 使用 Python 绑定(bind),这是一种大数据就绪的文件格式,例如 PyTables或 h5py
Python's pickling系统(出于对 Pythonicity 而不是速度的考虑)
来自 NumPy.memmap 的文档:
Create a memory-map to an array stored in a binary file on disk.
Memory-mapped files are used for accessing small segments of large files on disk, without reading the entire file into memory
The memmap object can be used anywhere an ndarray is accepted. Given any memmap
fp
,isinstance(fp, numpy.ndarray)
returns True.
来自 h5py doc
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