在 NumPy 中,内存映射通过 numpy.memmap 实现。与普通的数组不同,memmap 对象不会将整个数据集加载到内存,而是只在需要时访问数据,这种按需加载机制非常适合处理超大规模数组。 内存映射的特点 低内存占用:只在需要时加载数据的部分,而非整个数据集。 高效的数据访问:基于文件的直接内存访问,无需频繁的文件读写操作...
imshow(img_memmap) plt.axis('off') plt.show() 工作原理 我们在此秘籍中使用了以下函数: 函数 描述 zeros() 此函数给出一个由零填充的数组。 random_integers() 此函数返回一个数组,数组中的随机整数值在上限和下限之间。 randint() 该函数与random_integers()函数相同,除了它使用半开间隔而不是关闭间隔...
- `numpy.dot()` 或 `@` 运算符 计算两个数组的点积。- `numpy.linalg.eig()` 计算特征值和特征向量。优化策略 1. 向量化：尽量使用 NumPy 的内置函数而不是 Python 的循环，因为 NumPy 的底层实现通常比 Python 循环更高效。2. 内存管理：- 使用 `numpy.memmap` 创建内存映射文件，适合处理大文件数据而...
1. NumPy数组形状不匹配当尝试将形状不匹配的两个NumPy数组进行操作时,例如加法、乘法等,会出现此错误。解决方案是确保要操作的两个数组具有相同的形状或其中一个数组是标量。2. 内存不足在处理大型数组时,可能会因为内存不足而报错。解决方案是使用NumPy的磁盘存储功能(例如numpy.memmap),将数据存储在磁盘上而不是...
在NumPy中,你可以使用numpy.memmap函数来创建一个内存映射数组。这个数组的行为就像一个普通的NumPy数组,但它实际上指向的是磁盘上的文件。 二、创建内存映射文件 创建内存映射文件的基本步骤如下: 创建一个普通的文件在磁盘上。 使用numpy.memmap函数创建一个指向这个文件的内存映射数组。
最近仔细研究了numpy.memmap的文档,发现它真的很有用。通过虚拟内存的方式,你可以直接将硬盘上的数据映射为ndarray对象,这在处理大体积数据时简直是神器。背后的原理其实很简单,就是使用了mmap包。这样一来,你就可以像操作普通数组一样来操作硬盘上的数据,大大提高了处理效率。如果...
plt.imshow(img_memmap) plt.axis('off') plt.show() 1. 2. 3. 注意,我们没有显示轴。 生成图像的示例如下所示: 这是本书代码包中memmap.py文件的完整源代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 512 NSQUARES = 30 ...
使用numpy.memmap时磁盘写入过多 我使用numpy.memmap实现了一个file-backed哈希表。它似乎运行正常,但是,我注意到在Linux上,KSysGuard和SMART都报告了荒谬的IO写入量。大约是应该写入的数据量的50倍。我没有在其他操作系统上测试过这个。 这是创建内部内存映射的代码...
importnumpyasnp# 创建一个内存映射的大型数组memmap_arr=np.memmap('numpyarray_com_temp.dat',dtype='float32',mode='w+',shape=(1000,1000))memmap_arr[:]=0# 将所有元素设置为0print("numpyarray.com - Memmap array shape:",memmap_arr.shape) ...
6.1 内存不足问题使用 np.memmap 处理大数组：large_array = np.memmap("large_array.dat", dtype='float32', mode='w+', shape=(10000, 10000))6.2 数据类型转换问题使用 astype() 进行数据类型转换：arr = np.array([1.5, 2.5, 3.5])int_arr = arr.astype(int)print(int_arr) # 输出:...