Numpy 大文件的高效部分读取

Numpy 是一个开放源代码的 Python 扩展库，用于支持大量的维度数组与矩阵操作。Numpy 可以高效地执行各种数学运算，因此在数据科学领域被广泛使用。然而，当遇到大型的数据文件时，对其进行处理会非常耗时并且需要大量的内存空间。在这种情况下，需要一种高效的方式来部分读取大型 Numpy 文件。本文将探讨如何使用 Numpy 来高效地部分读取大型 Numpy 文件。

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策略1：使用 memmap 函数

一个高效的方法是使用 Numpy 中的 memmap 函数。该函数允许将大型文件映射到内存中，同时在读取文件时只读取需要的部分，这大大减少了内存的使用情况。具体的步骤如下：

用模式 r+ 打开输出文件对象。
使用 np.memmap() 函数将数据文件映射到内存中。
对映射的内存块进行切片操作。
最后使用 np.delete() 函数解除内存映射。

 import numpy as np

 # 内存映射文件
 mmap = np.memmap('large_file.npy', dtype='int32', mode='r+', shape=(1000000, 1000))

 # 从文件读取一个切片
 partial_data = mmap[0:1000, 0:1000]

 # 释放内存映射
 del mmap

使用这种方法，可以有效地将大型文件映射到内存中，并高效地读取其中需要的部分。

策略2：使用 Numpy 的 load 函数

Numpy 的 load 函数允许将 Numpy 文件加载到内存中，并返回一个 Numpy 数组。但是，当处理大型文件时，这种方法可能会使内存不足并导致程序崩溃。因此，我们可以使用 Numpy 的 memmap 函数和 load 函数结合起来部分读取大型 Numpy 文件。

start_pos = 0
end_pos = 1000

 # 使用 memmap 函数将文件加载到内存中
 mmap_arr = np.memmap("large_file.npy", dtype=np.float32, mode='r', shape=(1000000, 1000))

 # 对内存块进行切片操作
 sub_arr = mmap_arr[start_pos:end_pos, :]

 # 释放内存映射
 del mmap_arr

 # 加载内存切片
 data = np.load(sub_arr)

这种方法可以在只部分加载大型 Numpy 文件的同时减小内存压力，在处理大型数据集时非常有效。