data = np.memmap('large_file.dat', dtype='float32', mode='r', shape=(1000000, 1000)) 2、并行计算 NumPy 可以与并行计算库(如multiprocessing和joblib)结合使用,利用多核 CPU 提高性能。 from joblib import Parallel, delayed def process_chunk(chunk): return np.sum(chunk) chunks = np.array_spl...
'max', 'maximum', 'maximum_sctype', 'may_share_memory', 'mean', 'median', 'memmap', 'meshgrid', 'mgrid', 'min', 'min_scalar_type', 'minimum', 'mintypecode', 'mirr', 'mod', 'modf', 'moveaxis', 'msort', 'multiply', 'nan', 'nan_to_num', 'nanargmax', 'nanargmin', ...
importnumpyasnp# 错误的配置data=np.memmap('data.dat',dtype='float32',mode='w+',shape=(1000000,100000)) 1. 2. 3. 4. 正确的配置设置如下: AI检测代码解析 # 正确的配置data=np.memmap('data.dat',dtype='float32',mode='w+',shape=(10**7,10)) 1. 2. 从上面的代码中,我们可以看到,sh...
问Python:与memmap一起使用numpy翻转EN主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次的学习 ...
import numpy as np 创建一个大文件 with open('large_file.bin', 'wb') as f: f.write(np.arange(1000000, dtype=np.int32).tobytes()) 使用内存映射文件 mmap_array = np.memmap('large_file.bin', dtype=np.int32, mode='r', shape=(1000000,)) ...
memmap(filename, dtype=gene_dtype, mode='r+', shape=shape) # 读取部分数据 partial_data = gene_array[:10000] print(f"读取的部分基因数据: \n{partial_data}") # 写入部分数据 gene_array[10000:20000] = np.array([(f'Gene{i}', i * 100, i * 1000.0) for i in range(10000)], ...
importnumpyasnpimportos# 创建一个 10GB 的文件file_size=10*1024*1024*1024# 10GBwithopen('large_data.dat','wb')asf:f.write(np.zeros(file_size,dtype=np.uint8))# 使用内存映射文件shape=(10000000,1000)dtype=np.float32# 创建内存映射数组mmap_array=np.memmap('large_data.dat',dtype=dtype,mo...
numpy.memmap Create a memory-map to an array stored in a *binary* file on disk. In [6]: np.con*? np.concatenate np.conj np.conjugate np.convolve 导入约定 导入numpy 的推荐约定是: >>> >>> import numpy as np 1.1.2. 创建数组
importnumpyasnp# 创建一个简单的Python列表python_list=[1,2,3,4,5]# 将列表转换为NumPy数组numpy_array=np.array(python_list)print("Original list:",python_list)print("NumPy array:",numpy_array)print("Array type:",type(numpy_array))print("Array shape:",numpy_array.shape)print("Array data ...
附录A NumPy高级应用 A.1 ndarray对象的内部机理 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个 跨度视图(strided view)。你可能想知道数组视图arr[::2,::-1]不 复制任何数据的原因是什么。简单地说,…