如何在numpy中导出布尔矩阵？

Question

我有一个图，用一个numpy的布尔数组表示（G.adj.dtype == bool）。这是我自己写图形库的作业，所以不能用networkx。我想把它保存到一个文件里，好让我可以随意修改，但我就是搞不定怎么让numpy把它保存成可以恢复的格式。

我试过用G.adj.tofile，这确实把图保存成了一长串的True/False，但用fromfile读取的时候出错了，只得到一个1x1的数组，而loadtxt则报了个ValueError: invalid literal for int的错误。np.savetxt可以用，但它把矩阵保存成了0和1的浮点数列表，然后用loadtxt(..., dtype=bool读取时又出现了同样的ValueError。

最后，我试了用networkx.from_numpy_matrix和networkx.write_dot，但这样每条边都变成了[weight=True]，导致networkx.read_dot无法正常工作。

Answer 1

这是我的测试案例：

m = numpy.random(100,100) > 0.5

空间效率

numpy.savetxt('arr.txt', obj, fmt='%s') 创建了一个54 kB的文件。

numpy.savetxt('arr.txt', obj, fmt='%d') 创建了一个更小的文件（20 kB）。

cPickle.dump(obj, open('arr.dump', 'w'))，这个创建了一个40 kB的文件。

时间效率

numpy.savetxt('arr.txt', obj, fmt='%s') 花费了45毫秒。

numpy.savetxt('arr.txt', obj, fmt='%d') 花费了10毫秒。

cPickle.dump(obj, open('arr.dump', 'w'))，花费了2.3毫秒。

结论

如果需要人类可读的格式，就用 savetxt 的文本格式（%s）；如果空间占用是个问题，就用 savetxt 的数字格式（%d）；如果时间是个问题，就用 cPickle。

Answer 2

保存你的数组以及一些额外信息（比如数据类型和维度）最简单的方法是使用 numpy.save() 和 numpy.load()。

a = array([[False,  True, False],
           [ True, False,  True],
           [False,  True, False],
           [ True, False,  True],
           [False,  True, False]], dtype=bool)
numpy.save("data.npy", a)
numpy.load("data.npy")
# array([[False,  True, False],
#        [ True, False,  True],
#        [False,  True, False],
#        [ True, False,  True],
#        [False,  True, False]], dtype=bool)

另外，a.tofile() 和 numpy.fromfile() 也可以用来保存和加载数据，但它们不会保存任何额外的信息。使用 fromfile() 时，你需要指定 dtype=bool，这样得到的将是一个一维数组，你还得用 reshape() 把它变回原来的形状。

Answer 3

保存的方法：

numpy.savetxt('arr.txt', G.adj, fmt='%s')

恢复的方法：

G.adj = numpy.genfromtxt('arr.txt', dtype=bool)

希望这对你有帮助！