Question

我将2个Numpy数组保存为字典当我从二进制文件加载数据时，我得到另一个TotalYearWages = If(DB.interview_earnings. Where(Function(t) t.IID = Input.ID AndAlso t.EarningsYear.Equals(Input.EarningsYear)). Select(Function(t) t.Amount).Sum(), 0)。我可以将加载的Numpy数组用作字典吗？

这是我的代码和我的脚本的输出：

ndarray

输出：{＆＃39; X＆＃39;：数组（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]），＆＃39; Y＆＃39;：数组（[100,101,102,103,104,105,106,107]）}

Answer 1

是的，您可以在0维数组中访问基础字典。试试z1[()]。

这是一个演示：

np.save('./data.npy', z)
d = np.load('./data.npy')[()]

print(type(d))
<class 'dict'>

print(d['X'])
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Answer 2

从z1访问数据的另一个选项应该是：

z1.flatten()[0]['X']

Answer 3

存储numpy数组的另一种未充分利用的方法是HDF5。好处是：

可传输性，即不像pickle
能够访问内存和数据的数据;用于优化的分块选项
优化读写性能的压缩选项

这是一个演示：

import h5py, numpy as np

x = np.arange(10)
y = np.array([100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107])
z = {'X': x, 'Y': y}

with h5py.File('file.h5', 'w', libver='latest') as f:  # use 'latest' for performance
    for k, v in z.items():
        f.create_dataset('dict/'+str(k), data=v)

with h5py.File('file.h5', 'r', libver='latest') as f:
    x_read = f['dict']['X'][:]  # [:] syntax extracts numpy array into memory
    y_read = f['dict']['Y'][:]

print(x_read)

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

将numpy数组保存为字典

3 个答案: