python - type - Guardar matriz numpy en modo de añadir

type numpy array

Question

¿Es posible guardar una matriz numpy agregándola a un archivo npy ya existente --- algo como np.save(filename,arr,mode=''a'') ?

Tengo varias funciones que tienen que iterar sobre las filas de una matriz grande. No puedo crear la matriz a la vez debido a restricciones de memoria. Para evitar crear las filas una y otra vez, quise crear cada fila una vez y guardarlas en un archivo adjuntándolas a la fila anterior del archivo. Más tarde, pude cargar el archivo npy en mmap_mode, accediendo a los segmentos cuando sea necesario.

Answer 1

El formato de archivo .npy es perfectamente .npy para trabajar con conjuntos de datos pequeños, sin depender de módulos externos que no sean numpy .

Sin embargo, cuando comienza a tener grandes cantidades de datos, se prefiere el uso de un formato de archivo, como HDF5, diseñado para manejar tales conjuntos de datos, [1] .

Por ejemplo, a continuación hay una solución para guardar matrices numpy en HDF5 con PyTables ,

Paso 1: Crear un almacenamiento de EArray extensible

import tables
import numpy as np
filename = ''outarray.h5''
ROW_SIZE = 100
NUM_COLUMNS = 200
f = tables.open_file(filename, mode=''w'')
atom = tables.Float64Atom()
array_c = f.create_earray(f.root, ''data'', atom, (0, ROW_SIZE))
for idx in range(NUM_COLUMNS):
x = np.random.rand(1, ROW_SIZE)
array_c.append(x)
f.close()

Paso 2: anexar filas a un conjunto de datos existente (si es necesario)

f = tables.open_file(filename, mode=''a'')
f.root.data.append(x)

Paso 3: leer un subconjunto de los datos

f = tables.open_file(filename, mode=''r'')
print(f.root.data[1:10,2:20]) # e.g. read from disk only this part of the dataset

Answer 2

Esta es una expansión de la respuesta de Mohit Pandey que muestra un ejemplo completo de guardar / cargar. Se probó utilizando Python 3.6 y Numpy 1.11.3.

from pathlib import Path
import numpy as np
import os
p = Path(''temp.npy'')
with p.open(''ab'') as f:
np.save(f, np.zeros(2))
np.save(f, np.ones(2))
with p.open(''rb'') as f:
fsz = os.fstat(f.fileno()).st_size
out = np.load(f)
while f.tell() < fsz:
out = np.vstack((out, np.load(f)))

out = array ([[0., 0.], [1., 1.]])

Answer 3

Para agregar datos a un archivo ya existente usando numpy.save, deberíamos usar:

f_handle = file(filename, ''a'')
numpy.save(f_handle, arr)
f_handle.close()

He comprobado que funciona en python 2.7 y numpy 1.10.4

He adaptado el código de here , que habla sobre el método savetxt.

Answer 4

Puedes probar algo como leer el archivo y luego agregar nuevos datos

import numpy as np
import os.path
x = np.arange(10) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
y = np.load("save.npy") if os.path.isfile("save.npy") else [] #get data if exist
np.save("save.npy",np.append(y,x)) #save the new

después de 2 operaciones:

print(np.load("save.npy")) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Answer 5

.npy archivos .npy contienen un encabezado que tiene la forma y el tipo de la matriz. Si sabe cómo se ve la matriz resultante, puede escribir el encabezado usted mismo y luego los datos en fragmentos. Por ejemplo, aquí está el código para concatenar matrices 2d:

import numpy as np
import numpy.lib.format as fmt
def get_header(fnames):
dtype = None
shape_0 = 0
shape_1 = None
for i, fname in enumerate(fnames):
m = np.load(fname, mmap_mode=''r'') # mmap so we read only header really fast
if i == 0:
dtype = m.dtype
shape_1 = m.shape[1]
else:
assert m.dtype == dtype
assert m.shape[1] == shape_1
shape_0 += m.shape[0]
return {''descr'': fmt.dtype_to_descr(dtype), ''fortran_order'': False, ''shape'': (shape_0, shape_1)}
def concatenate(res_fname, input_fnames):
header = get_header(input_fnames)
with open(res_fname, ''wb'') as f:
fmt.write_array_header_2_0(f, header)
for fname in input_fnames:
m = np.load(fname)
f.write(m.tostring(''C''))

Si necesita una solución más general (edite el encabezado en su lugar mientras agrega) tendrá que recurrir a trucos de fseek como en [1].

Inspirado por
[1]: https://mail.scipy.org/pipermail/numpy-discussion/2009-August/044570.html (no funciona fuera de la caja)
[2]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/neps/npy-format.html
[3]: https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/lib/format.py