Numpy中的memmap和npy文件

在本文中，我们将介绍Numpy中的memmap和npy文件，以及如何将memmap对象刷新到npy文件中。

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什么是Numpy中的memmap？

Numpy中的memmap是一种在硬盘上存储大型数据集合的方法。使用memmap可以有效地处理大数据和避免内存不足的问题。

例如，我们有一个包含1000 x 1000个元素的数组：

import numpy as np
arr = np.random.rand(1000, 1000)

如果我们直接将其载入内存，会导致内存不足而报错，使用memmap可以避免这个问题：

arr_memmap = np.memmap('arr.memmap', dtype='float32', mode='w+', shape=(1000, 1000))
arr_memmap[:] = arr[:]

这里，我们将数组写入到名称为’arr.memmap’的文件中，并创建一个memmap对象arr_memmap。参数dtype指定数组中元素的类型，mode指定文件的打开模式，’w+’表示读写模式，shape指定memmap对象的形状。

使用memmap对象时，可以像普通数组一样使用：

print(arr_memmap[0, 0])  # the first element
print(arr_memmap.mean())  # the mean of all elements

当我们完成了对memmap对象的操作后，我们可以将其存储为npy文件。npy文件是Numpy专用的二进制文件格式，可以快速地将数组读入内存。

np.save('arr.npy', arr_memmap)

上述代码将arr_memmap对象存储为arr.npy文件。

有了npy文件，我们可以很容易地将其载入内存中：

arr_new = np.load('arr.npy', mmap_mode='r')

参数mmap_mode指定读取模式，’r’表示只读模式，可以使用memmap对象的大部分功能，但不能进行写入操作。

有时候，我们需要将memmap对象的更改（如append操作）保存到npy文件中，可以使用flush方法刷新memmap对象：

arr_memmap.flush()

本文介绍了Numpy中的memmap和npy文件，以及如何将memmap对象存储为npy文件并读取。同时，我们学习了如何使用memmap对象以及如何刷新memmap对象到npy文件中。使用这些方法可以帮助我们有效地处理大数据和节省内存空间。