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有关于使用内存映射文件在 Joblib 中持久保存 Numpy 数组的良好文档。
在最近的版本中，Joblib(显然)会以这种方式自动保留和共享 Numpy 数组。
Pandas 数据帧也会被持久化，还是需要用户手动实现持久化？
最佳答案
由于 Pandas 数据帧是基于 Numpy 数组构建的，因此它们将被持久化。
Joblib 通过 Hook pickle 协议(protocol)来实现其优化的持久性。任何在其 pickled 表示中包含 numpy 数组的内容都将受益于 Joblib 的优化。
关于python - Joblib 持久化和 Pandas，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53162741/
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