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python - 将 numpy 数组作为文件存储和加载

coder 2023-08-22 原文

在我的程序中，我使用各种不同大小的 numpy 数组。我需要将它们存储到 XML 文件中以备后用。我没有将它们写入二进制文件，因此我将所有数据都放在一个地方(XML 文件)，而不是分散在 200 个文件中。

所以我尝试使用 numpy 的 array_str() 方法将数组转换为字符串。 生成的 XML 如下所示:

-<Test date="2013-07-10-17:19">
    <Neurons>5</Neurons>
    <Errors>[7.7642140551985428e-06, 7.7639131137987232e-06]</Errors>
    <Iterations>5000</Iterations>
    <Weights1>[[ 0.99845902 -0.70780512 0.26981375 -0.6077122 0.09639695] [ 0.61856711 -0.74684913 0.20099992 0.99725171 -0.41826754] [ 0.79964397 0.56620812 -0.64055346 -0.50572793 -0.50100635]]</Weights1>
    <Weights2>[[-0.1851452 -0.22036027] [ 0.19293429 -0.1374252 ] [-0.27638478 -0.38660974] [ 0.30441414 -0.01531598] [-0.02478953 0.01823584]]</Weights2>
</Test>

权重是我要存储的值。现在的问题是 numpy 的 fromstring() 方法显然无法重新加载这些...... 我得到“ValueError:字符串大小必须是元素大小的倍数”

我用“np.array_str(w1)”编写它们并尝试用“np.fromstring(w_str1)”读取它们。 显然结果只是一个一维数组，即使它有效，所以我必须手动恢复形状。呃，这已经很痛苦了，因为我还必须以某种方式存储它。

正确执行此操作的最佳方法是什么？最好是一个还可以保存我的数组的形状和数据类型而无需手动管理每一件小事的人。

最佳答案

Numpy 提供了一种在压缩文件中存储多个数组的简单方法:

a = np.arange(10)
b = np.arange(10)
np.savez_compressed('file.npz', a=a, b=b)

您甚至可以在保存时更改数组名称，例如:np.savez_compressed('file.npz', newa=a, newb=b)。

要读取保存的文件，请使用 np.load()，它会返回一个像字典一样工作的 NpzFile 实例:

loaded = np.load('file.npz')

加载数组:

a_loaded = loaded['a']
b_loaded = loaded['b']

或:

from operator import itemgetter
g = itemgetter( 'a', 'b' )
a_loaded, b_loaded = g(np.load('file.npz'))

关于python - 将 numpy 数组作为文件存储和加载，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17574976/

pythonnumpycodesectionloadedarraysstringserialization

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