Numpy 大型数据储存

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的Numpy库来储存大量数据，例如股票市场的历史数据。

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基本知识

Numpy是Python中广泛使用的科学计算的库，它可以有效地处理多维数组，并提供了一些高效的数据操作函数。对于大量数据的存储，numpy的数组特别适合，可以将每一个数据点以固定的数据类型储存在同样大小的内存空间中，并通过numpy的函数来快速进行操作。

数组的创建

下面我们通过一个例子来展示如何创建numpy数组并储存股票市场的历史数据。首先，我们需要将数据存储到csv文件中，例如’apple_stock.csv’。

import numpy as np
import csv

# 读取从apple_stock.csv中读取数据并储存在Numpy数组中
data = []
with open('apple_stock.csv') as csvfile:
  reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
  next(reader)
  for row in reader:
    data.append([float(row[1]), float(row[2]), float(row[3]), float(row[4]), float(row[5])])

# 将读取的数据转化为Numpy数组
dataArray = np.array(data)

在上面的代码中，我们首先使用Python的csv库读取csv文件，然后将每一行数据转化为一个数组并存储到data列表变量中。最后，我们使用numpy的array函数将data列表转化为numpy数组。

数组的操作

现在我们已经创建了储存历史数据的numpy数组，我们可以使用numpy的函数来进行一些数据操作，例如计算数据的平均值、标准差等等。下面是一些常用的例子：

# 计算data数组的平均值、标准差并打印结果
print('平均值:', np.mean(dataArray, axis=0))
print('标准差:', np.std(dataArray, axis=0))

# 计算data数组的最大值、最小值并打印结果
print('最大值:', np.max(dataArray, axis=0))
print('最小值:', np.min(dataArray, axis=0))

在上面的代码中，我们分别使用numpy的mean、std、max、min等函数来计算data数组的平均值、标准差、最大值、最小值，并使用axis参数来指定计算每个列的值。numpy的函数能够非常高效地处理大型数据集，因此我们可以使用它们来进行高效的计算。

数组的储存

在我们使用numpy储存大量数据时，数组占用的空间会非常大。因此，我们需要想办法将数组储存在硬盘上以节省内存空间。numpy提供了一些函数来储存和读取numpy数组。

例如，我们可以使用numpy的save函数将数组保存到二进制文件中：

# 将数组保存到二进制文件中
np.save('apple_stock.npy', dataArray)

# 从文件中读取数组
dataArray = np.load('apple_stock.npy')

在上面的代码中，我们使用numpy的save函数将dataArray数组储存到一个.npy文件中，然后使用numpy的load函数将文件中的数据读取回来到dataArray数组中。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python中的Numpy库来存储大量数据，并演示了一些基本的数据操作和数组储存的方法。使用Numpy能够高效地处理大型数据，并且提供了许多方便的函数来进行计算和操作，非常适用于科学计算和数据处理。