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python - 在磁盘上保留 numpy 数组的最佳方法

coder 2023-05-19 原文

我正在寻找一种快速保存大型 numpy 数组的方法。我想以二进制格式将它们保存到磁盘，然后相对快速地将它们读回内存。不幸的是，cPickle 不够快。

我找到了 numpy.savez和 numpy.load .但奇怪的是，numpy.load 将一个 npy 文件加载到“内存映射”中。这意味着对数组的常规操作真的很慢。例如，这样的事情会很慢:

#!/usr/bin/python
import numpy as np;
import time; 
from tempfile import TemporaryFile

n = 10000000;

a = np.arange(n)
b = np.arange(n) * 10
c = np.arange(n) * -0.5

file = TemporaryFile()
np.savez(file,a = a, b = b, c = c);

file.seek(0)
t = time.time()
z = np.load(file)
print "loading time = ", time.time() - t

t = time.time()
aa = z['a']
bb = z['b']
cc = z['c']
print "assigning time = ", time.time() - t;

更准确地说，第一行会非常快，但是将数组分配给 obj 的其余行非常慢:

loading time =  0.000220775604248
assining time =  2.72940087318

有没有更好的方法来保存 numpy 数组？理想情况下，我希望能够在一个文件中存储多个数组。

最佳答案

我比较了存储 numpy 数组的多种方式的性能(空间和时间)。它们中很少有人支持每个文件多个数组，但无论如何它也许很有用。

对于密集数据，Npy 和二进制文件都非常快而且很小。如果数据稀疏或非常结构化，您可能希望使用带有压缩功能的 npz，这将节省大量空间但会花费一些加载时间。

如果可移植性是一个问题，二进制比 npy 更好。如果人类可读性很重要，那么您将不得不牺牲很多性能，但使用 csv 可以很好地实现这一点(当然这也是非常便携的)。

更多详情和代码可在 the github repo 获得.

关于python - 在磁盘上保留 numpy 数组的最佳方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9619199/

pythonnumpytimesectionpicklebinary-datapreserve

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