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')

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:])

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])

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])