Q

序列化numpy的陣列

2011-03-02 173 views 3 likes

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我有幾個numpy的矩陣（3維是精確的），其被存儲在元組的元組序列化numpy的陣列

(a1,b1,c1) 
(a2,b2,c2) 
... 
(an,bn,cn)

我想每個元組序列化到可以讀取一個文件在另一臺機器上回到Python（Linux => Windows，都是x86-64）。什麼是pythonic方式來完成這個？

2011-03-02 Dat Chu

A

回答

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numpy.savez或numpy.savez_compressed是要走的路。我聽說過，但從來沒有遇到過某些類型的陣列沒有很好的酸洗的問題。

我記得this後（似乎沒有太大的問題）以及一些關於numpy.void not pickling。可能不是一個問題，但它是。

2011-03-02 00:36:55 Paul

+1

我還想補充一點，np.savez似乎對scipy.io.savemat也有類似的效果。關於savemat的好處是，它假設可以很好地運行MATLAB .mat文件。 – 2011-03-02 05:59:46

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味酸可能會工作得很好

我也看到了這一點：http://thsant.blogspot.com/2007/11/saving-numpy-arrays-which-is-fastest.html

2011-03-02 00:31:33 dfb

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這種聯繫說Scipy.io提供了最好的性能空間和時間，不是嗎？ – 2011-03-02 00:35:49

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是的 - 如果這些不是一個考慮因素，泡菜可能不會那麼麻煩。 – dfb 2011-03-02 00:46:09

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鏈接已損壞。 – 2013-07-31 08:28:58

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使用shelve，pickle，cPickle，或shove。這些中的每一個都可以讓您將大多數python對象存儲在一個文件中; shove和shelve專注於將鍵映射到值的字典式對象，並且shove將允許您使用各種類似數據庫的後端。如果發現自己超出了這些庫的性能限制，請考慮使用數據庫路由，例如通過SQLAlchemy。

我已經使用了這些庫中的每一個，並且它們在自己的利基中工作得很好。我會從pickle或shelve開始，這是標準庫。

2011-03-02 00:36:45 phooji

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我一般使用cPickle，雖然我還沒有做過與其他方法的正式比較。此外，我總是寫的文件作爲二進制和使用最高協議設置：

f = open('fname.pkl','wb') 
cPickle.dump(array_tuple,f,-1) 
f.close()

2011-03-02 00:58:12 JoshAdel

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