Dask 从二进制文件中读取数据

Question

我正在尝试在 python 中实现 k-means 聚类算法的核心处理版本。我从这个 git 项目K-Mean Parallel...Dask...

中了解了 dask

我使用相同的 git 项目，但我试图加载我的二进制文件形式的数据。二进制文件包含每个具有 1024 个浮点特征的数据点。

我的问题是，如果数据非常大，即大于可用内存本身，我该如何加载？我尝试使用 numpy 的 fromFile 函数，但我的内核不知何故死了。我的一些问题是：

问。是否可以将数据加载到从其他来源创建的 numpy 中（该文件不是由 numpy 而是由 c 脚本创建的）？

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问。是否有可以直接从二进制文件加载数据的 dask 模块？我见过使用 csv 文件，但与二进制文件无关。

Answer 1

我只涉足 Dask，但通过 Dask 延迟在下面的代码中调用 np.fromfile 应该可以让您懒惰地使用它。也就是说，我自己正在处理这个问题，所以目前这只是部分答案。

对于您的第一个问题：我目前使用与此类似的代码加载由 Labview 程序创建的 .bin 文件，没有问题：

import numpy as np
method = "b+r"  # binary read method
chunkSize = 1e6 # chunk as needed for your purposes
fileSize = os.path.getsize(myfile) 
data = []
with open(myfile,method) as file:
    for chunk in range(0,fileSize,chunkSize):
        data.append(np.fromfile(file,dtype=np.float32,chunk))

对于第二个问题：我无法在 Dask 中找到任何用于处理二进制文件的内容。我发现转换为 Dask 可以使用的东西是值得的。