Question

有人可以向我解释为什么这不起作用：

步骤1）创建一个简单的NPZ文件

import numpy as np
a1 = np.zeros((3,2), dtype=np.double)
np.savez('npzfile.npz', field1=a1)

步骤2）打开NPZ文件并尝试为其分配值

npzfile = np.load('npzfile.npz')
npzfile['field1'][0,0] = 3.2
print npzfile['field1']

这给了我以下输出：

[[ 0.  0.]
 [ 0.  0.]
 [ 0.  0.]]

换句话说，尝试将3.2分配给数组没有做任何事情。为什么呢？

Answer 1

看起来好像npzfile伪字典（实际上是numpy.lib.npyio.NpzFile）是不可写的。如果为数组设置单独的变量，则可以写入：

a = npzfile['field1']
a[0,0] = 3.2
print a

有趣的是，与正常数组np.may_share_memory(a, npzfile['field1'])不同，返回False，而如果设置b=a，则np.may_share_memory(a, b)会返回True。从npzfile伪dict中将field1数组提取到一个新变量中是创建一个副本，如果它是标准的numpy ndarray，这不是正常的行为。我不熟悉numpy.lib.npyio.NpzFile类型的内部，但我猜即使type(npzfile['field1'])是ndarray，它的内存也会被区别对待。

Answer 2

希望不要在这里说明太明显，但我从中创建dict：

a = dict(npzfile)

现在您可以添加一个字典，然后将np.savez添加到文件中。我会假设这会将所有内容加载到内存中，这可能是您想要的也可能不是（基于@Saullo Castro上面的评论。）

为NPZ文件分配值

2 个答案: