Question

我有一个使用numpy memmap

的矩阵乘法代码

def test_memmap():
    fA = np.lib.format.open_memmap('A.npy', dtype='uint8', mode='r+')
    fB = np.lib.format.open_memmap('B.npy', dtype='uint8', mode='r+')

    #need to predefine size of result?
    #fC = np.memmap('C.npy', dtype='uint16', mode='w+', shape=(rows,rows))

    # print fA
    # print fB

    #where it stored if not gived filename?

    t0= time.time()
    fC= np.dot(fA,fB)
    print (time.time()-t0)

    print fC.filename
    print type(fC)

    # print fC[12:10]
    # print fC

memmap文件fC在运行后的位置？以及如何指定保存路径？

如何指出保存fC的位置（不将其存储在内存中）？可以自动检测数组的类型和大小吗？

Answer 1

虽然fC是numpy.core.memmap.memmap的一个实例，它与任何文件都没有关联：

print(type(fC))
# <class 'numpy.core.memmap.memmap'>

print(fC._mmap)
# None

print(fC.filename)
# None

fC是memmap实例的原因是因为np.dot与大多数NumPy函数一样，试图返回与其参数相同类型的数组。所以memmap.__array_wrap__ method被调用了。最后调用的__array_finalize__ method会将_mmap，filename，offset和mode属性设置为无。

如果您使用pdb之类的调试器单步执行代码，则可以看到__array_finalize__被调用。

尽管fC是一个memmap实例，但它只存在于内存中。

使用写入记忆图的结果计算np.dot：

fC = np.memmap('/tmp/C.npy', dtype='float', mode='w+', shape=(Arows, Bcols))
np.dot(fA,fB, out=fC)
print fC.filename
# /tmp/C.npy
print type(fC)
# <class 'numpy.core.memmap.memmap'>

操作后memmap文件位于何处？

1 个答案: