如何将多个 .npy 文件加载到单个 numpy 数组中答案

【问题标题】：How to load multiple .npy files into a single numpy array如何将多个 .npy 文件加载到单个 numpy 数组中
【发布时间】：2020-10-11 12:01:32
【问题描述】：

我想加载多个 numpy 文件并将它们放在这样的数组中 ["file1.npy","file2.npy","file3.npy",......] 以在此应用 pca 降维数组。

任何帮助将不胜感激

代码

k=1
for indexPatient in range(0, len(patients)): 
    interictalData_withoutpca=np.concatenate((interictalData, tmpData[0:22,start*256:end]), axis=1)
    x=np.array(interictalData_withoutpca)
    y=np.save('interictalData_matrix'+str(k)+'_'+patients[indexPatient]+'_'+str(l),x)
    k+=1

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy save load

【解决方案1】：

最简单的方法是：

filenames = ["file1.npy", "file2.npy", "file3.npy"]
combined_data = np.array([np.load(fname) for fname in filenames])

这要求存储在每个文件中的数组具有相同的形状；否则你会得到一个对象数组而不是多维数组。

如果是大量数据并且您知道数据的形状，比如(n1, n2)，那么预分配数据的效率更高（在速度和内存方面）：

combined_data = np.zeros((len(filenames), n1, n2))
for i, fn in enumerate(filenames):
   combined_data[i, :, :] = np.load(fn)

另外，请注意，您生成数据的代码可以更加 Pythonic：

for k, patient in enumerate(patients, start=1):
    idata = np.concatenate((interictalData, tmpData[0:22, start*256:end]), axis=1)
    np.save(f'interictalData_matrix{k}_{patient}_{l}.npy', idata)

【讨论】：