以压缩二进制格式在golang中存储矩阵

Question

我正在探索Go和Python之间的比较，特别是对于数学计算。我注意到Go有一个矩阵包mat64。

1）我想问一个同时使用Go和Python的人，如果有可比的Numpy savez_compressed存储数据的函数/工具以npz格式（即“压缩”二进制文件，每个文件的多个矩阵）用于Go的matrics？

2）此外，Go的矩阵可以处理像Numpy那样的字符串类型吗？

Answer 1

1）.npz是一种numpy特定格式。 Go本身不太可能在标准库中支持这种格式。我也不知道今天存在的任何第三方库，并且（10秒）搜索没有弹出一个。如果你需要专门的npz，请使用python + numpy。

如果您只想要Go中的类似内容，则可以使用任何格式。二进制格式包括golang binary和gob。根据您要执行的操作，您甚至可以使用非二进制格式，如json，只需自行压缩即可。

2）Go没有内置矩阵。您找到的库是第三方，它只处理float64 s。

但是，如果您只需要以矩阵（n维）格式存储字符串，则可以使用n维切片。对于二维，它看起来像这样：var myStringMatrix [][]string。

Answer 2

npz个文件是zip个档案。归档和压缩（可选）由Python zip模块处理。 npz包含您保存的每个变量的一个npy文件。任何基于操作系统的归档工具都可以解压缩并提取组件.npy文件。

所以剩下的问题是 - 你能模拟npy格式吗？它不是微不足道的，但也不难。它由一个包含形状，步幅，dtype和顺序信息的标题块组成，后跟一个数据块，实际上是数组缓冲区的字节图像。

因此缓冲区信息和数据与numpy数组内容紧密相关。如果变量不是普通数组，save使用Python pickle机制。

首先，我建议使用csv格式。它不是二元的，也不是快速的，但每个人和他的兄弟都可以生成并阅读它。我们经常使用np.loadtxt或np.genfromtxt来阅读有关阅读此类文件的问题。查看np.savetxt的代码，了解numpy如何生成此类文件。这很简单。

另一个通用选择是使用数组tolist格式的JSON。我想到了这一点，因为GO是谷歌本土的Web应用程序替代Python的替代品。 JSON是一种基于简化的Javascript语法的交叉语言格式。