极客笔记Numpy 几种常见的数组压缩方式
什么是Numpy
Numpy是Python中一种常用的数学计算库，主要用来处理数组、矩阵等数学运算。Numpy在处理大量数据时有着非常高效的执行速度，是科学计算领域必不可少的工具之一。
Numpy中最重要的数据类型是ndarray(N-dimensional array)，它是一个多维数组对象，可以表示任何维度的数据。
阅读更多：Numpy 教程
压缩Numpy数组的原因
随着数据量的增加，Numpy数组也会变得越来越大，因此在处理大量数据时，如何压缩Numpy数组变得尤为重要。常见的压缩方式有两种：
- 有损压缩：在压缩数据时会丢失一部分信息，压缩比通常较大。例如JPEG等图像压缩、MP3等音频压缩。
- 无损压缩：在压缩数据时不会丢失任何信息，压缩比相对较小。例如ZIP等文件压缩、PNG等图像压缩。
在使用Numpy处理大量数据时，我们通常采用无损压缩方式来压缩数据，以减小内存占用，从而提高数据处理的效率。
压缩Numpy数组的方法
方法一：使用zlib压缩
zlib是一种无损压缩格式，可以用来压缩Numpy数组。使用zlib进行压缩时，需要使用numpy.lib包中的函数savez_compressed()和load()，实例如下：
import numpy as np
arr = np.arange(1000000) # 创建一个长度为100万的Numpy数组
np.savez_compressed('arr.npz', arr) # 将数组压缩并保存为arr.npz文件
loaded_arr = np.load('arr.npz')['arr'] # 读取保存的文件并解压缩数组
在上述例子中，我们创建了一个长度为100万的一维Numpy数组，并使用savez_compressed()函数将其压缩并保存成arr.npz文件。接着，我们使用np.load()函数读取该文件，并通过[‘arr’]的方式取出转换后的数组并赋值给loaded_arr变量。
方法二：使用blosc压缩
blosc是一种很流行的高效数据压缩库，可以用于Numpy数组的压缩。blosc在压缩多维Numpy数组时表现得非常出色，效率高且非常灵活。使用blosc进行压缩时，需要使用bloscpack包中的命令行工具，实例如下：
bloscpack myfile.npy --cname=zstd --quantize --typesize=8 --numinternalthreads=4 --chunk-size=16 --out=newfile.blosc
在上述例子中，我们将myfile.npy文件使用bloscpack进行压缩，并将结果保存在newfile.blosc文件中。参数–cname表示压缩算法，此处设为zstd；–quantize表示使用量化压缩，能够提高压缩比；–typesize表示数据类型大小，此处设为8；–numinternalthreads表示使用的线程数，此处设为4；–chunk-size表示数据块大小，此处设为16。
方法三：使用pickle序列化
pickle是Python中常用的序列化库，可以将任意可序列化的Python对象转换为字节流，以便将其存储到文件或通过网络传输。pickle序列化时，可以压缩数据以减小序列化后的字节流大小。使用pickle进行压缩时，可以使用gzip或bz2进行压缩，实例如下：
import pickle
import gziparr = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 创建一个二维列表作为示例数组
compressed_data = gzip.compress(pickle.dumps(arr)) # 使用pickle将数组压缩为字节流，并使用gzip进行压缩
uncompressed_data = pickle.loads(gzip.decompress(compressed_data)) # 使用gzip解压缩字节流，并使用pickle将其转换为数组类型
print(uncompressed_data)
在上述例子中，我们使用pickle将二维列表arr压缩为字节流，并使用gzip对其进行压缩。接着，我们使用gzip的decompress()函数将其解压缩，并使用pickle的loads()函数将其转换为数组类型。
方法四：使用PyTables压缩
PyTables是一个用于处理大型数据的Python库，可以将Numpy数组保存为HDF5格式文件。PyTables默认将数据压缩为bzip2格式，但也可以使用zlib、lzo或blosc等其他压缩算法。实例如下：
import numpy as np
import tables as tb
arr = np.arange(1000000) # 创建一个长度为100万的Numpy数组
with tb.open_file('arr.h5', 'w') as f:
f.create_array('/', 'arr', arr, 'compressed_zlib') # 将数组保存为HDF5格式文件，并使用zlib进行压缩
with tb.open_file('arr.h5', 'r') as f:
loaded_arr = f.root.arr.read() # 读取保存的文件并解压缩数组
在上述例子中，我们使用PyTables将Numpy数组保存为HDF5格式文件，并使用f.create_array()函数将其压缩为zlib格式。接着，使用f.root.arr.read()函数读取保存的文件，并解压缩数组。
总结
在使用Numpy处理大量数据时，压缩Numpy数组以减少内存使用量是非常重要的一步。本文介绍了几种常见的Numpy数组压缩方式，包括使用zlib、blosc、pickle和PyTables等库进行压缩。需要根据实际需求选择对应的压缩方式，在保证数据完整性的前提下尽可能减小数据占用内存的大小，从而提高数据处理效率和计算速度。