使用 numpy.savez() 保存标题信息字典

Question

我正在尝试保存一组数据以及标题信息。目前，我正在使用 numpy.savez() 将标题信息（字典）保存在一个数组中，并将数据保存在另一个数组中。

    data = [[1,2,3],[4,5,6]]
    header = {'TIME': time, 'POSITION': position}
    np.savez(filename, header=header, data=data)

但是，当我尝试加载和读取文件时，我无法索引标题字典。

    arrays = np.load(filename)
    header = arrays('header')
    data = arrays('data')
    print header['TIME']

我收到以下错误：

    ValueError: field named TIME not found.

在保存之前，标题类型为“dict”。保存/加载后，输入“numpy.ndarray”。我可以将其转换回字典吗？或者有没有更好的方法来达到同样的效果？

Answer 1

np.savez 仅保存 numpy 数组。如果你给它一个字典，它会在保存之前调用np.array(yourdict)。所以这就是为什么你会看到像type(arrays['header']) 这样的东西np.ndarray：

arrays = np.load(filename)
h = arrays['header'] # square brackets!!

>>> h
array({'POSITION': (23, 54), 'TIME': 23.5}, dtype=object)

你会注意到，如果你看它，它是一个 0 维的单项数组，里面有一个 dict：

>>> h.shape
()
>>> h.dtype
dtype('O') # the 'object' dtype, since it's storing a dict, not numbers.

所以你可以通过这样做来解决：

h = arrays['header'][()]

神秘的索引从 0d 数组中获取一个值：

>>> h
{'POSITION': (23, 54), 'TIME': 23.5}

Answer 2

正如@askewchan 的评论，为什么不np.savez( "tmp.npz", data=data, **d )？

import numpy as np

data = np.arange( 3 )
time = 23.5
position = [[23, 54], None]
d = dict( TIME=time, POSITION=position )

np.savez( "tmp.npz", data=data, **d )

d = np.load( "tmp.npz" )
for key, val in sorted( d.items() ):
    print key, type(val), val  # note d.TIME is a 0-d array

---

这根本不是你的问题，但下面的小class Bag 很好， 你可以在 IPython 中bag.<tab>：

#...............................................................................
class Bag( dict ):
    """ a dict with d.key short for d["key"]
        d = Bag( k=v ... / **dict / dict.items() / [(k,v) ...] )  just like dict
    """
        # aka Dotdict

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        dict.__init__( self, *args, **kwargs )
        self.__dict__ = self

    def __getnewargs__(self):  # for cPickle.dump( d, file, protocol=-1)
        return tuple(self)


d = Bag( np.load( "tmp.npz" ))
if d.TIME > 0:
    print "time %g  position %s" % (d.TIME, d.POSITION)