Numpy 高效地部分读取大型Numpy文件

Numpy 高效地部分读取大型Numpy文件

Numpy是一个Python科学计算库,它可以处理高维数组和矩阵操作。但是,当我们处理大型数据时,会遇到一个问题,即如何高效地部分读取大型Numpy文件。本文将介绍如何使用Numpy高效地部分读取大型Numpy文件。

阅读更多:Numpy 教程

读取整个Numpy数组文件

在读取整个Numpy数组文件时,可以使用numpy.load()函数。这个函数可以直接将Numpy数组读取到内存中,但如果数组非常大,则会导致内存不足的错误。以下是一些示例代码:

import numpy as np

# 读取整个文件
data = np.load('large_array.npy')
Python

分块读取Numpy数组文件

当我们无法将整个Numpy数组文件读入内存时,可以将数组文件分成多个较小的块,并逐个块地读取。以下代码演示了如何将Numpy数组文件分为多个块:

import numpy as np

# 定义块大小
block_size = 1000

# 获取数组形状
shape = np.load('large_array.npy').shape

# 分割数组
slices = [slice(i, min(i + block_size, dim)) for i, dim in zip(range(0, shape[0], block_size), shape)]

# 逐个块读取
for sl in slices:
    data = np.load('large_array.npy', mmap_mode='r', allow_pickle=True, encoding=None, order='K', shape=tuple([sl]) + shape[1:])
Python

按行读取Numpy数组文件

当我们只需要访问数组的一部分时,可以按行读取Numpy数组文件。以下代码演示了如何按行读取Numpy数组文件:

import numpy as np

# 定义读取的行数和起始位置
rows = 10
start = 30

# 逐行读取
with open('large_array.npy', 'rb') as f:
    # 跳过头部
    f.seek(128 + start * np.dtype('float32').itemsize * np.load('large_array.npy').shape[1])
    # 逐行读取
    for i in range(rows):
        data = np.fromfile(f, dtype=np.float32, count=np.load('large_array.npy').shape[1])
Python

按列读取Numpy数组文件

当我们只需要访问数组的一列时,可以按列读取Numpy数组文件。以下代码演示了如何按列读取Numpy数组文件:

import numpy as np

# 定义要读取的列
columns = [1, 3, 5]

# 逐列读取
with open('large_array.npy', 'rb') as f:
    # 跳过头部
    f.seek(128)
    # 逐列读取
    for i in columns:
        f.seek(i * np.dtype('float32').itemsize * np.load('large_array.npy').shape[0], 1)
        data = np.fromfile(f, dtype=np.float32, count=np.load('large_array.npy').shape[0])
Python

总结

本文介绍了如何使用Numpy高效地部分读取大型Numpy文件。具体而言,我们可以使用numpy.load()函数来读取整个Numpy数组文件,或者使用分块读取、按行读取或按列读取的方法来读取部分Numpy数组文件。这些方法可以帮助我们避免内存溢出问题并使得读取大型数据变得更有效率。

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