有什么方法可以将 numpy 数组连接到内存之外（在磁盘上）？答案

【问题标题】：Is there any way to concatenate numpy arrays out of memory (on disk)?有什么方法可以将 numpy 数组连接到内存之外（在磁盘上）？
【发布时间】：2017-10-14 20:51:35
【问题描述】：

我有一个进程在 Python 2.7 中使用 multiprocessing 批量执行，并生成大致如下大小的 numpy float64 数组：

尺寸A：12
尺寸B：2000
尺寸C：89

现在它们在每个批次中进行处理，并通过一些统计分析进行浓缩。这是可管理的（12 × 2000 × 89 × 8 字节/浮点数 = 大约 17MB）但我想对我的整个数据集进行一些分析。

我需要以某种方式将 B 维上的批次连接到至少 1000000 的大小，这意味着 8.5GB，然后将它们拆分到 C 维中以分别分析每个 AxB 二维矩阵。（对于沿维度 C 的每个元素，12x1000000 “仅”为 96MB，这更易于管理。）但我的系统上没有那么多内存，可能需要达到 2000000 或 4000000。

有没有办法在磁盘上进行连接和切片，所以我不需要将整个矩阵放在内存中？

【问题讨论】：

您可以使用numpy.memmap，但磁盘访问模式可能效率很低。（不过，如果您在内存中执行此操作，内存访问模式也可能非常低效。）
不要忘记“购买更多 RAM”选项，这通常很合理。
我不记得这是否可能，但h5py 提供了一个非常类似于 numpy 的磁盘数据视图。你也许可以完成这项工作......
34GB RAM（+ 额外的保证金）以支持 4000000，但我的笔记本电脑“仅”允许最大 16GB，这是在通过我们的公司 I/S 部门之后：/不，谢谢
@mgilson 呵呵我想知道 pytables 是否可以做到这一点

标签： python arrays python-2.7 numpy memory

【解决方案1】：

Pytables EArray 看起来有帮助；我创建了一个概念证明：

import tables
import numpy as np
fh = tables.open_file('bigarray.h5', mode='w')
atom = tables.Float64Atom()
filters = tables.Filters(complevel=5, complib='zlib')
bigarray = fh.create_earray(fh.root, 'bigarray', atom, shape=(0,89,12), filters=filters)
chunksize = 2000
nchunks = 25
for k in xrange(nchunks):
    if k%10 == 0:
        print k
    x0 = np.arange(89,dtype=np.float64)
    y0 = np.arange(12,dtype=np.float64)
    z0 = np.arange(chunksize,dtype=np.float64)+k*chunksize
    x,z,y=np.meshgrid(x0,z0,y0)
    bigarray.append(x*y*z)
print "shape:", bigarray.shape
print bigarray[10000:10100,1,:]
fh.close()

输出为

0
10
20
shape: (50000, 89, 12)
[[      0.   10000.   20000. ...,   90000.  100000.  110000.]
 [      0.   10001.   20002. ...,   90009.  100010.  110011.]
 [      0.   10002.   20004. ...,   90018.  100020.  110022.]
 ..., 
 [      0.   10097.   20194. ...,   90873.  100970.  111067.]
 [      0.   10098.   20196. ...,   90882.  100980.  111078.]
 [      0.   10099.   20198. ...,   90891.  100990.  111089.]]

对于 50000*89*12 个元素（使用压缩每个元素 1.17 字节）占用 62.4MB 磁盘空间。

【讨论】：