如何将numpy掩码数组保存到文件答案

【问题标题】：How to save numpy masked array to file如何将numpy掩码数组保存到文件
【发布时间】：2012-12-14 10:42:19
【问题描述】：

保存 numpy 掩码数组的最有效方法是什么？不幸的是numpy.save 不起作用：

import numpy as np
a = np.ma.zeros((500, 500))
np.save('test', a)

这给出了一个：

NotImplementedError: Not implemented yet, sorry...

一种方法似乎是使用pickle，但不幸的是效率不高（文件很大），并且与平台无关。此外，netcdf4 似乎可以工作，但只是为了保存一个简单的数组就需要很大的开销。

以前有人遇到过这个问题吗？我很想只做numpy.save 的array.data 和另一个面具。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

current accepted answer 有点过时，如果存储的数组是稀疏的（它依赖于数组的未压缩酸洗），效率会非常低。

保存/加载掩码数组的更好方法是使用npz 文件：

import numpy as np

# Saving masked array 'arr':
np.savez_compressed('test.npz', data=arr.data, mask=arr.mask)

# Loading array back
with np.load('test.npz') as npz:
    arr = np.ma.MaskedArray(**npz)

【讨论】：

几乎十年后东西往往会变得过时......
@tiago 因此我发布了更新:-)（我希望这听起来不像我在批评以前的答案：它是当时最好的，只是不再）

【解决方案2】：

import numpy as np
a = np.ma.zeros((500, 500))
a.dump('test')

然后阅读它

a = np.load('test')

【讨论】：

请注意，这只是泡菜的包装！ ref:numpy.ma.dump

【解决方案3】：

一个简单的方法是分别保存掩码数组的数据和掩码：

np.save('DIN_WOA09.npy',DIN_woa.data)

np.save('mask_WOA09.npy',DIN_woa.mask)

然后，您可以从数据和掩码中重建掩码数组。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您有不需要保存的固定掩码，则只需保存有效值即可：

a = np.ma.MaskedArray(values,mask)
np.save('test', a.compressed())

然后您可以通过以下方式恢复它：

compressed = np.load('test')
values = np.zeros_like(mask, dtype=compressed.dtype)
np.place(values, ~mask, compressed)
a = np.ma.MaskedArray(values, mask)

【讨论】：

【解决方案5】：

将其保存在字典中将使您可以毫无问题地保留其原始格式和掩码。比如：

b={}
b['a'] = a
np.save('b', b)

应该可以正常工作。

【讨论】：