将 numpy 数组存入文件,有多种文件类型可供选择,对应地就有不同的方法来读写。

下面我将介绍读写 numpy 的三类文件:

  • txt 或者 csv 文件
  • npy 或者 npz 文件
  • hdf5 文件

通过 numpy 读写 txt 或 csv 文件

import numpy as np

a = np.array(range(20)).reshape((4, 5))
print(a)

# 后缀改为 .txt 一样
filename = 'data/a.csv'
# 写文件
np.savetxt(filename, a, fmt='%d', delimiter=',')

# 读文件
b = np.loadtxt(filename, dtype=np.int32, delimiter=',')
print(b)

缺点:

  • 只能保存一维和二维 numpy 数组,当 numpy 数组 a 有多维时,需要将其 a.reshape((a.shape[0], -1)) 后才能用这种方式保存。
  • 不能追加保存,即每次 np.savetxt() 都会覆盖之前的内容。

通过 numpy 读写 npy 或 npz 文件

读写 npy 文件

import numpy as np

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
print(a)

filename = 'data/a.npy'
# 写文件
np.save(filename, a)

# 读文件
b = np.load(filename)
print(b)
print(b.shape)

优点:

  • npy 文件可以保存任意维度的 numpy 数组,不限于一维和二维;
  • npy 保存了 numpy 数组的结构,保存的时候是什么 shape 和 dtype,取出来时就是什么样的 shape 和 dtype。

缺点:

  • 只能保存一个 numpy 数组,每次保存会覆盖掉之前文件中存在的内容(如果有的话)。

读写 npz 文件

import numpy as np

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
b = np.array(range(20, 44)).reshape(2, 3 ,4)
print('a:\n', a)
print('b:\n', b)

filename = 'data/a.npz'
# 写文件, 如果不指定key,那么默认key为'arr_0'、'arr_1',一直排下去。
np.savez(filename, a, b=b)

# 读文件
c = np.load(filename)
print('keys of NpzFile c:\n', c.keys())
print("c['arr_0']:\n", c['arr_0'])
print("c['b']:\n", c['b'])

优点:

  • npy 文件可以保存任意维度的 numpy 数组,不限于一维和二维;
  • npy 保存了 numpy 数组的结构,保存的时候是什么 shape 和 dtype,取出来时就是什么样的 shape 和 dtype;
  • 可以同时保存多个 numpy 数组;
  • 可以指定保存 numpy 数组的 key,读取的时候很方便,不会混乱。

缺点:

  • 保存多个 numpy 数组时,只能同时保存,即 np.savez(filename, a, b=b)。每次保存会覆盖掉之前文件中存在的内容(如果有的话)。

通过 h5py 读写 hdf5 文件

优点:

  • 不限 numpy 数组维度,可以保持 numpy 数组结构和数据类型;
  • 适合 numpy 数组很大的情况,文件占用空间小;
  • 可以通过 key 来访问 dataset(可以理解为 numpy.array),读取的时候很方便,不会混乱。
  • 可以不覆盖原文件中含有的内容。

简单读取

import numpy as np
import h5py

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
b = np.array(range(20)).reshape((1, 4, 5))
print(a)
print(b)

filename = 'data/data.h5'
# 写文件
h5f = h5py.File(filename, 'w')
h5f.create_dataset('a', data=a)
h5f.create_dataset('b', data=b)
h5f.close()

# 读文件
h5f = h5py.File(filename, 'r')
print(type(h5f))
# 通过切片得到numpy数组
print(h5f['a'][:])
print(h5f['b'][:])
h5f.close()
通过切片赋值
import numpy as np
import h5py

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
print(a)

filename = 'data/a.h5'
# 写文件
h5f = h5py.File(filename, 'w')
# 当数组a太大,需要切片进行操作时,可以不直接对h5f['a']进行初始化;
# 当之后不需要改变h5f['a']的shape时,可以省略maxshape参数
h5f.create_dataset('a', shape=(2, 2, 5), maxshape=(None, 2, 5), dtype=np.int32, compression='gzip')
for i in range(2):
    # 采用切片的形式赋值
    h5f['a'][i] = a[i]
h5f.close()

# 读文件
h5f = h5py.File(filename, 'r')
print(type(h5f))
print(h5f['a'])
# 通过切片得到numpy数组
print(h5f['a'][:])

同一个 hdf5 文件可以创建多个 dataset,读取的时候按照 key 来即可。

总结

  • csv 和 txt 只能用来存一维或二维 numpy 数组;
  • npy 用来存单个 numpy 数组,npz 可以同时存多个 numpy 数组,两者都不限 numpy 维度,且都保持 numpy 数组的 shape 和 dtype,写文件时若原文件存在只能覆盖原文件内容;
  • 当 numpy 数组很大时,最好使用 hdf5 文件,hdf5 文件相对更小;
  • 当 numpy 数组很大时,对整个 numpy 数组进行运算容易发生 MemoryError,那么此时可以选择对 numpy 数组切片,将运算后的数组保存到 hdf5 文件中,hdf5 文件支持切片索引。

References

当Python遇上HDF5--性能优化实战 -- 张玉腾
杂: PYTHON上数据储存:推荐h5py -- Pony_s

原文地址:https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10914932.html

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