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python - python/numpy中的数据压缩

coder 2023-06-18 原文

我正在考虑使用亚马逊云来满足我所有的模拟需求。生成的 sim 文件非常大,我想将它们移动到我的本地驱动器以便于分析等。你必须为你移动的数据付费,所以我想尽可能小地压缩我所有的 sim 解决方案。它们只是以 .mat 文件形式保存的 numpy 数组,使用:

import scipy.io as sio
sio.savemat(filepath, do_compression = True) 

所以我的问题是,压缩 numpy 数组(它们当前存储在 .mat 文件中,但我可以使用任何 python 方法存储它们)的最佳方法是什么,使用 python 压缩保存、linux 压缩或两者兼而有之?

我在linux环境下,对任何一种文件压缩都是开放的。

最佳答案

除非您知道数组的一些特殊之处(例如稀疏性或某种模式),否则您不会比默认压缩做得更好,也许 gzip 更胜一筹。事实上,如果您使用 HTTP 下载并且您的服务器配置为进行压缩,您甚至可能不需要 gzip 文件。好的无损压缩算法的差异很少超过 10%。

如果 savemat 像宣传的那样工作,你应该能够在 python 中获得 gzip 压缩:

import scipy.io as sio
import gzip

f_out = gzip.open(filepath_dot_gz, 'wb')
sio.savemat(f_out, do_compression = True)

关于python - python/numpy中的数据压缩,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7115392/

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