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当我尝试保存一个非常大的(20000 x 20000 元素)数组时,我得到了所有的零:
In [2]: shape = (2e4,)*2
In [3]: r = np.random.randint(0, 10, shape)
In [4]: r.tofile('r.data')
In [5]: ls -lh r.data
-rw-r--r-- 1 whg staff 3.0G 23 Jul 16:18 r.data
In [6]: r[:6,:6]
Out[6]:
array([[6, 9, 8, 7, 4, 4],
[5, 9, 5, 0, 9, 4],
[6, 0, 9, 5, 7, 6],
[4, 0, 8, 8, 4, 7],
[8, 3, 3, 8, 7, 9],
[5, 6, 1, 3, 1, 4]])
In [7]: r = np.fromfile('r.data', dtype=np.int64)
In [8]: r = r.reshape(shape)
In [9]: r[:6,:6]
Out[9]:
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])
np.save() 做了类似的奇怪事情。
在网上搜索后,我发现在 OSX 中有一个已知的错误:
https://github.com/numpy/numpy/issues/2806
当我尝试使用 Python 的 read() 从文件中读取 tostring() 数据时,出现内存错误。
有更好的方法吗?谁能推荐一个实用的解决方法来解决这个问题?
最佳答案
使用mmap
对文件进行内存映射,并使用np.frombuffer
创建指向缓冲区的数组。在 x86_64 Linux 上测试:
# `r.data` created as in the question
>>> import mmap
>>> with open('r.data') as f:
... m = mmap.mmap(f.fileno(), 0, mmap.MAP_SHARED, mmap.PROT_READ)
...
>>> r = np.frombuffer(m, dtype='int64')
>>> r = r.reshape(shape)
>>> r[:6, :6]
array([[7, 5, 9, 5, 3, 5],
[2, 7, 2, 6, 7, 0],
[9, 4, 8, 2, 5, 0],
[7, 2, 4, 6, 6, 7],
[2, 9, 2, 2, 2, 6],
[5, 2, 2, 6, 1, 5]])
请注意,这里的 r
是内存映射数据的 View ,这使得它的内存效率更高,但会带来自动获取文件内容更改的副作用。如果您希望它指向数据的私有(private)副本,就像 np.fromfile
返回的数组一样,添加一个 r = np.copy(r)
。
(此外,如所写,这不会在 Windows 下运行,这需要略有不同的 mmap
标志。)
关于python - 具有非常大数组的 numpy tofile() 保存所有零,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17815224/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!