懒惰版本的numpy.unpackbits

Question

我使用 numpy.memmap仅将数组部分加载到我需要的内存中，而不是加载整个巨大的数组。我想对bool数组做同样的事情。

不幸的是， bool memmap数组未经济地存储：根据ls，bool memmap文件需要的空间与{{1}一样多相同数组形状的memmap文件。

所以我使用 uint8来节省空间。不幸的是，它似乎不是懒惰：它很慢并且可能导致numpy.unpackbits，所以显然它将数组从磁盘加载到内存中而不是在内存上提供“MemoryError视图” bool数组。

因此，如果我只想从文件中加载uint8数组的某些条目，我首先必须计算它们所属的bool条目，然后将uint8应用于该条目，然后再次索引。

是否有一种懒惰的方法来获取位于打包位的memmap文件的“numpy.unpackbits视图”？

Answer 1

不可能。比特打包阵列的内存布局与您正在寻找的内容不兼容。阵列布局的NumPy形状和步幅模型没有子字节分辨率。即使您要创建一个模拟您想要的视图的类，尝试将其与正常的NumPy操作一起使用也需要实现NumPy可以使用的表示，此时您必须花费您不记得的内存和＃39 ;我想花钱。