Question

我正在尝试保存一个大的numpy数组并重新加载它。使用numpy.save和numpy.load，数组值已损坏/更改。阵列预保存和后加载的形状和数据类型是相同的，但后加载阵列的绝大部分值都归零。该数组为（22915,22915），值为float64，取3.94 gb作为.npy文件，数据条目平均为.1（不是可能合理转换为零的小浮点数）。我正在使用numpy 1.5.1。

任何有关为何发生这种腐败行为的帮助都会受到高度赞赏，因为我不知所措。以下是一些代码，提供了上述索赔的证据。

In [7]: m
Out[7]: 
      array([[ 0.     ,  0.02023,  0.00703, ...,  0.02362,  0.02939,  0.03656],
             [ 0.02023,  0.     ,  0.0135 , ...,  0.04357,  0.04934,  0.05651],
             [ 0.00703,  0.0135 ,  0.     , ...,  0.03037,  0.03614,  0.04331],
             ..., 
             [ 0.02362,  0.04357,  0.03037, ...,  0.     ,  0.01797,  0.02514],
             [ 0.02939,  0.04934,  0.03614, ...,  0.01797,  0.     ,  0.01919],
             [ 0.03656,  0.05651,  0.04331, ...,  0.02514,  0.01919,  0.     ]])
In [8]: m.shape
Out[8]: (22195, 22195)

In [12]: save('/Users/will/Desktop/m.npy',m)

In [14]: lm = load('/Users/will/Desktop/m.npy')

In [15]: lm
Out[15]: 
       array([[ 0.     ,  0.02023,  0.00703, ...,  0.     ,  0.     ,  0.     ],
              [ 0.     ,  0.     ,  0.     , ...,  0.     ,  0.     ,  0.     ],
              [ 0.     ,  0.     ,  0.     , ...,  0.     ,  0.     ,  0.     ],
              ..., 
              [ 0.     ,  0.     ,  0.     , ...,  0.     ,  0.     ,  0.     ],
              [ 0.     ,  0.     ,  0.     , ...,  0.     ,  0.     ,  0.     ],
              [ 0.     ,  0.     ,  0.     , ...,  0.     ,  0.     ,  0.     ]])
In [17]: type(lm[0][0])
Out[17]: numpy.float64

In [18]: type(m[0][0])
Out[18]: numpy.float64

In [19]: lm.shape
Out[19]: (22195, 22195)

Answer 1

这是一个已知的issue（请注意，它与numpy 1.4相关联）。如果你真的无法升级，我的建议是尝试以不同的方式保存（savez，savetxt）。如果getbuffer可用，您可以尝试直接写入字节。如果所有其他方法都失败了（并且您无法升级），您可以非常轻松地编写自己的保存功能。

numpy save / load破坏数组

1 个答案: