极客笔记Numpy序列化问题：保留numpy的视图
在本文中，我们将介绍如何在序列化numpy数组时保留它们的视图，以避免不必要的内存消耗。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy视图是什么？
Numpy中的“视图”是指对一个数组的某个或所有元素的引用，而不是对数组数据的实际副本。这种引用可以在数据不复制的情况下修改原始数据。
让我们来看一个例子：
import numpy as np
a = np.arange(5)
b = a[::2]
print(b) # [0 2 4]
b[0] = 10
print(a) # [10 1 2 3 4]
在这个例子中，我们创建了一个长度为5的numpy数组a，然后使用切片创建了一个新的数组b，该数组包含a数组的第0个、第2个和第4个元素。我们修改b的第一个元素，然后打印a数组的内容，会发现a数组的第一个元素也被修改了。
这是因为b数组是a数组的视图，而不是a数组的副本。当我们修改b的元素时，a数组对应的元素也会被修改。
序列化numpy数组
Python的pickle模块是一种非常方便的序列化/反序列化工具，可以将Python对象存储到磁盘文件中，然后在需要的时候重新加载它们。但是，当我们试图pickle numpy数组时，可能会遇到问题。
让我们看一个例子：
import numpy as np
import pickle
a = np.arange(5)
b = a[::2]
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(b, f)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
c = pickle.load(f)
print(c) # [0 2 4]
c[0] = 10
print(a) # [0 1 2 3 4]
在这个例子中，我们pickle了b数组，并将其存储到磁盘文件data.pkl中。然后，我们从文件中加载b数组，并将其存储在变量c中。但是，当我们修改c的元素时，a的元素没有被修改。这是因为pickle将numpy数组视为普通的Python对象，在存储和加载时忽略了数组的视图属性。因此，存储在磁盘上的数组与内存中原始数组没有任何关系。
保留numpy数组视图
为了保留numpy数组的视图属性，在pickle数组之前，我们需要将其视图转换为具有相同数据的副本。我们可以使用numpy的copy()方法来创建这样的副本：
import numpy as np
import pickle
a = np.arange(5)
b = a[::2].copy()
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(b, f)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
c = pickle.load(f)
print(c) # [0 2 4]
c[0] = 10
print(a) # [0 1 2 3 4]
在这个例子中，我们使用copy()方法创建了一个b数组的副本，并将其序列化为data.pkl文件。当我们加载b数组并修改其元素时，a数组也被修改了。
使用dill序列化numpy数组
另一个解决pickle numpy数组问题的方法是使用第三方库dill，它支持更广泛的Python对象类型，包括numpy数组的视图。因此，我们可以使用dill而不是pickle来序列化numpy数组：
import numpy as np
import dill
a = np.arange(5)
b = a[::2]
with open('data.pkl', 'wb') as f:
dill.dump(b, f)
with open('data.pkl', 'rb') as f:
c = dill.load(f)
print(c) # [0 2 4]
c[0] = 10
print(a) # [10 1 2 3 4]
在这个例子中，我们将numpy数组b序列化为data.pkl文件，然后使用dill.load()方法将其加载回变量c中。当我们修改c的元素时，a数组的对应元素也被修改了。
总结
当我们序列化numpy数组时，需要牢记它们的视图属性。如果我们简单地使用pickle来序列化数组，会遇到无法保留视图属性的问题。为了解决这个问题，我们可以使用numpy的copy()方法创建数组的副本，并将其序列化到磁盘上。另一种解决方案是使用第三方库dill，它可以序列化更广泛的Python对象类型，包括numpy数组的视图。无论我们选择哪种方法，保留numpy数组的视图属性是确保序列化和反序列化过程正确的关键。