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我想编辑由 numpy savez 函数生成的 zip 文件。例如,我们可以制作一个 zip 文件,如
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1,2,3])
>>> y = np.array([4,5,6])
>>> dat = {'/path/to/x': x, '/path/to/y': y}
>>> f = open('foo', 'wb')
>>> np.savez(f, **dat)
此代码创建一个名为 foo.zip 的 zip 文件。 (在 ubuntu GUI 上,它显示为 Zip 存档类型)
然后,我想删除 zip 文件中的文件 y。 (不使用 Python)
我试过一种方法,先解压缩文件,然后手动删除文件并再次压缩。我通过 tar
命令制作了一个 zip 文件,但它生成了 gzip 压缩的 tar 存档。
编辑和生成由 numpy save_z 生成的 zip 文件的正确方法是什么?
最佳答案
像这样使用 zip
命令中的 -d
选项:
zip foo -d y
这将从压缩文件 foo
中删除文件 y
。
您可以使用 unzip -l foo
检查存储在 zip 文件中的文件,以检查存储在 foo
中的文件的完整路径和名称。
关于python - 用于编辑从 numpy savez 函数生成的 zip 文件的 Linux 命令,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40427060/
我最近发现了这样的说法: np.savez is not multi-process safe, because it always uses gettempdir() + key + ".npy".
我想在循环中使用numpy.savez来多次保存多个numpy数组,这里是一个例子: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([
我惊讶地发现,如果您使用 numpy.savez 将相同的 numpy 对象保存到文件,创建的文件是不确定的。例如, import numpy x = numpy.random.rand(1000,
我正在使用 numpy savez作为recommended保存 numpy 数组。作为键,我使用我从中加载数据的文件的名称。但似乎 savez 正试图以某种方式使用文件名。我应该怎么办?我想避免剥离
加载 npz 文件后,我喜欢能够使用键访问数组,例如: KEY1 = "names" file = np.load(npzFilename) data = file[KEY1] 但是你必须在保存
我正在尝试保存一组数据以及标题信息。目前,我正在使用 numpy.savez() 将标题信息(字典)保存在一个数组中,将数据保存在另一个数组中。 data = [[1,2,3],[4,5,6]
函数numpy.savez()允许在文件中存储 numpy 对象。在两个文件中存储相同的相同对象会产生两个不同的文件: import numpy as np some_array = np.arang
从一个循环中我得到了一个数组。我想将此数组保存在 tempfile 中。问题是 np.savez 只保存循环中的最后一个数组。我想我明白为什么会这样,但不知道如何做得更好。 为了解决我的问题,我想在
我可以使用 np.savez 存储字典吗?结果令人惊讶(至少对我而言),我无法找到一种方法来通过 key 取回我的数据。 In [1]: a = {'0': {'A': array([1,2,3]),
这里是第一个问题。我会尽量简洁。 我正在为机器学习应用程序生成包含特征信息的多个数组。由于数组的维度不同,我将它们存储在字典中而不是数组中。有两种不同的功能,所以我使用了两种不同的词典。 我还生成标签
numpy.savez 在最后一个示例中,使用 savez 和 **kwds,数组将与关键字名称一起保存。 outfile = TemporaryFile() np.savez(outfile, x=
我想在序列化的未压缩文件(大约 6 GB 的数据)中存储大约 4000 个 numpy 数组(每个 1.5 MB)。这是一个包含 2 个小数组的示例: import numpy d1 = { 'arr
假设我的程序创建了大量数据,然后我使用 numpy 的 savez 例程保存这些数据。但是,我还想将一些附加信息与该数组一起存储。例如当前版本的 git commit id,以及用于生成数据的输入参数
我想用定义的名称保存任意数量的 np.arrays。这是我的示例,考虑到我有一个包含三个的姓名列表和(当然)三个数组要保存: import numpy as np l = [np.random.ran
我想用定义的名称保存任意数量的 np.arrays。这是我的示例,考虑到我有一个包含三个的姓名列表和(当然)三个数组要保存: import numpy as np l = [np.random.ran
我正在尝试使用 numpy 的 savez和 load (令人惊讶的是)保存和加载 numpy 数组的方法足够大,以至于我之前使用的方法(保存为 JSON)明显很慢。 我在以下代码片段中重现了我遇到的
我有 5 个 numpy 数组 a,b,c,d 和 e 都定义为: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 我像这样保存这些数组: np.savez_compressed
我最近才开始使用 numpy,并且想知道一些事情。我有一个 numpy 数组,拆分后看起来像这样: [array([1,2,3]), array([4,5,6])] 我想使用 numpy.savez
我想编辑由 numpy savez 函数生成的 zip 文件。例如,我们可以制作一个 zip 文件,如 >>> import numpy as np >>> x = np.array([1,2,3])
我是一名优秀的程序员,十分优秀!