如何`np.载荷()`an`np.保存()`d数组?

2024-03-28 12:08:42 发布

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也就是说:

>>> foo = np.array([1, 2, 3])
>>> np.save('zomg.npy', foo)
>>> np.load('zomg.npy')
array([1, 2, 3])

一切都好。那loads呢?在

^{pr2}$

没有。这行不行吗?np.load()成功,因此我知道数据没有损坏:


Tags: 数据foosavenploadarrayloadsnpy
2条回答

我建议坚持使用np.save和{},除非pickle有一些额外的功能需要。那么直接使用pickle而不是通过np同义词之一来使用pickle可能就不那么容易混淆了。在

==========

{{cd6>这是另一个未记录的名字。在

In [573]: np.loads
Out[573]: <function _pickle.loads>
In [574]: np.loads??
Signature: np.loads(data, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict') 

np.ma.loads有更多的文档,但只是:

^{pr2}$

np.load将使用pickle来处理那些不是常规数组的东西,但是它会从np.save格式执行自己的加载。看看它的文件是怎么说的腌制物品。更让人困惑。^数组的{}使用np.save。也就是说,ndarray的pickle格式是save。在

所以np.load和{}之间有关系,但与pickle.load和{}之间的关系并不完全相同。在

==============

没有np.dumps,但有一个np.ma.dumps

In [584]: d=np.ma.dumps(foo)
In [585]: d
Out[585]: b'\x80\x03cnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x00cnumpy\nndarray\nq\x01K\x00\x85q\x02C\x01bq\x03\x87q\x04Rq\x05(K\x01K\x03\x85q\x06cnumpy\ndtype\nq\x07X\x02\x00\x00\x00i4q\x08K\x00K\x01\x87q\tRq\n(K\x03X\x01\x00\x00\x00<q\x0bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00tq\x0cb\x89C\x0c\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00q\rtq\x0eb.'
In [586]: np.loads(d)
Out[586]: array([1, 2, 3])
In [587]: np.ma.loads(d)
Out[587]: array([1, 2, 3])
In [588]: import pickle
In [589]: pickle.loads(d)
Out[589]: array([1, 2, 3])

使用pickle接口保存和加载数组:

In [594]: np.ma.dump(foo,open('test.pkl','wb'))
In [595]: np.load('test.pkl')
Out[595]: array([1, 2, 3])
In [600]: pickle.load(open('test.pkl','rb'))
Out[600]: array([1, 2, 3])

这是一个暂时的解决办法:

>>> np.load(io.BytesIO(open('zomg.npy', 'rb').read()))
array([1, 2, 3])

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