有效地将numpy数组写入二进制文件答案

【问题标题】：Write numpy array to binary file efficiently有效地将numpy数组写入二进制文件
【发布时间】：2018-08-16 18:38:29
【问题描述】：

我需要一个高效的解决方案来将大量数据写入二进制文件。目前我使用 numpy 方法.tofile，它消耗了大部分运行时。我的 MWE：

import numpy as np

def writeCFloat(f, ndarray):
    np.asarray(ndarray, dtype=np.float32).tofile(f)
def writeCInt(f, ndarray):
    np.asarray(ndarray, dtype=np.int32).tofile(f)
def writeC80(f, string):
    np.asarray(string, dtype='a80').tofile(f)

if __name__ == "__main__":
    f = open('test.out', mode='wb')
    ndarray = np.zeros((10000,10000))

    writeCInt(f, ndarray)
    writeCFloat(f, ndarray)
    writeC80(f, 'coordinates')

那么有没有比当前解决方案更有效的方法呢？提前致谢。

【问题讨论】：

考虑到您的代码中没有显式循环，并且asarray 的文档说如果输入已经是 ndarray，则不执行复制。，我想没有更快的方法。
为什么当前的解决方案太慢了？您是否有基准表明 python 可以实现更高的 IO 率，或者这是一个需要实时写入大量数据的脚本？
感谢您的回复。我目前正在做的是读取一个大型二进制文件（~40 Gb），然后将数据写回另一个二进制文件。我分析了python脚本，发现大部分时间都花在.tofile上。所以我想知道通过将数组、字符串等写入二进制文件的替代方法是否有改进的空间？
也许dask 适合您？一般来说，并行性可以让您加快速度，那么问题是您将如何实现它，但这取决于您的用例的细节。
我也觉得不错。您还可以考虑 pandas 提供的各种选项（如 HDF、羽毛或镶木地板）和 dask。

标签： python pandas numpy binary dask

【解决方案1】：

您可以使用dask 并行运行此操作。这还允许您扩展超出单个线程的内存限制。

根据您的用例和您希望数据最终使用的文件类型，您可以执行以下操作：

MCVE

import numpy as np
import dask.array as da

def writeCFloat_dask(ndarray):
    da.from_array(ndarray).astype('float32').to_zarr('float32.zarr')
def writeCInt_dask(ndarray):
    da.from_array(ndarray).astype('int32').to_zarr('int32.zarr')
def writeC80_dask(string):
    da.from_array(string).astype('a80').to_zarr('a80.zarr')


if __name__ == "__main__":
    ndarray = np.zeros((100000,10000))

    writeCInt_dask(ndarray)
    writeCFloat_dask(ndarray)
    writeC80_dask('coordinates')

或者，如果您想将所有数组写入单个文件，您可以使用以下命令写入 HDF5：

def returnCFloat_dask(ndarray):
    return da.from_array(ndarray).astype('float32')
def returnCInt_dask(ndarray):
    return da.from_array(ndarray).astype('int32')
def returnC80_dask(string):
    return da.from_array(string).astype('a80')

if __name__ == "__main__":
    ndarray = np.zeros((100000,10000))

    da_float = returnCFloat_dask(ndarray)
    da_int = returnCInt_dask(ndarray)
    da_string = returnC80_dask('coordinates')

    da.to_hdf5('test-out.hdf5', {'/float': da_float, '/int': da_int, '/string': da_string})

请参阅documentation on writing arrays to binary file types with Dask 了解更多信息。

【讨论】：