将gzip文件转换为npy文件
是一种数据处理操作，可以将压缩过的文件解压缩并将其转换为NumPy数组的二进制格式文件。这种转换可以方便地在数据分析和机器学习领域中使用。
gzip文件是一种常见的压缩文件格式，它可以减小文件的大小，节省存储空间和传输带宽。npy文件则是NumPy库中定义的一种二进制文件格式，用于存储多维数组和相关的元数据。
转换gzip文件为npy文件的步骤如下：
- 解压缩gzip文件：首先，需要使用相应的解压缩工具（如Python标准库中的gzip模块）将gzip文件解压缩为原始文件。
- 读取原始文件数据：使用适当的方法（如Python中的文件读取操作或相关库）读取解压缩后的原始文件数据。
- 转换为NumPy数组：将原始文件数据转换为NumPy数组。这可以通过使用NumPy库提供的函数（如
numpy.fromfile()）来实现。 - 保存为npy文件：最后，使用NumPy库提供的函数（如
numpy.save()）将NumPy数组保存为npy文件。
这样，将gzip文件转换为npy文件就完成了。
该操作的优势在于：
- 压缩文件的解压缩过程简单，只需要解压缩工具和读取文件的操作。
- 使用NumPy数组可以更有效地存储和处理大规模的数值数据。
- npy文件格式是专为NumPy数组设计的，具有高效的存储和读取性能。
- 转换为npy文件后，可以方便地在各种数据分析和机器学习任务中使用NumPy提供的函数和工具。
推荐的腾讯云相关产品：在这个操作中，腾讯云的云计算产品、服务和解决方案可以提供可靠的云计算基础设施和资源支持。具体推荐的产品和链接如下：
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请注意，以上推荐的产品和链接仅作为示例，腾讯云提供了更多相关产品和服务，您可以根据实际需求选择适合的产品。
相关的编程语言和技术：在这个操作中，可以使用多种编程语言和技术来实现转换过程。常用的编程语言包括Python、Java、C++等，而相关技术包括gzip压缩、文件读取和写入、NumPy数组操作等。
注意：本答案中不涉及到亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。
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我正在编写自定义数据集，但数据中心不返回正确的目标张量。
在标签是010的地方，我得到了10。
在转换为int之前，我要将标签转换为tensor。
y_label = torch.tensor(int(self.annotations.iloc[index, 1]))
迭代数据挖掘器：
Batch idx 0, data shape torch.Size([1, 1, 56, 128, 128]), target shape torch.Size([1])
tensor([1])
Batch idx 1, data shape torch.Size([1, 1, 56, 128, 128]
浏览 5提问于2020-05-10得票数 0
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我想从用gzip和numpy压缩的.gz中提取.gz文件。我使用Python3.6：
import gzip
import numpy as np
f = gzip.GzipFile('mydataset.npy.gz', "r")
a = np.load(f)
发现错误：
引发OSError(‘不是gzipped文件(%r)’%OSError) OSError:不是gzipped文件(b'\x93N')
浏览 1提问于2019-03-01得票数 0
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我用下面的代码保存了许多numpy对象：
f = gzip.GzipFile('/some/path/file.npy.gz', "w")
np.save(file=f, arr=np.rint(trimmed).astype('int16'))
f.close()
现在我有一堆npy.gz文件，但我不知道如何以编程方式将它们返回到python中。np.fromtext或np.fromstring似乎不起作用，而且也不会保存形状信息。
我试过了：
gzipfile = gzip.GzipFile('/some/path/file.npy.
浏览 19提问于2017-03-17得票数 9
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我做了一个样本程序来训练一个支持向量机使用滑雪板。这是代码
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.externals import joblib
clf = svm.SVC()
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X, y)
print(clf.predict(X))
joblib.dump(clf, 'clf.pkl')
当我转储模型文件时，我得到了这个数量的文件。：
“clf.pk
浏览 0提问于2015-11-03得票数 15
我运行一个程序，它每20秒将数据保存在一个npy文件中，但是覆盖旧的一个，以更新该文件。
昨天，经过一天的数据收集，程序崩溃了，因为有人在错误的时间做键盘插孔，这是人为的错误。
现在，加载npy文件后，我得到了错误消息ValueError:新数组的总大小必须保持不变
我已经试过了
将open("test.npy"，"rb")作为npy: a= np.load(npy)
解决方案，但错误仍然存在。
我认为npy文件中缺少行，但我不知道如何修复它。npy文件仍然有它应该拥有的MB大小，所以保存了一些东西。
有人知道如何修复我的文件并获取其中的数据吗？
否则我就失去了
浏览 10提问于2016-05-12得票数 4
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1回答
如我们所知，在Keras中，可以使用许多函数(如ImageDataGenerator或dataset_from_image )从目录中生成火车/测试数据。在我的情况下，数据的组织方式如下：
/hog_features
/train_data
/class_a
a1.npy
a2.npy
...
/class_b
b1.npy
b2.npy
浏览 4提问于2022-08-20得票数 0
1回答
我正在从yaml文件中加载一个YAML真/假项(下面的例子)。
gzip: False
这在Jinja2模板中被正确地解释为布尔True。
相同的YAML文件正在被另一个脚本读取，作为python格式数据传递，并最终使用
with open(myyaml, 'w') as yaml_file:
yaml_file.write(yaml.dump(dict, default_flow_style=False))
问题是，这会用单引号写真假
gzip: 'False'
，这将导致jinja2模板不将值解释为布尔值，而总是将值设置为true
{{ if gz
浏览 1提问于2016-11-03得票数 7
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我正在尝试使用VTK (Python3)显示一个3D Numpy数组，但它需要类型为uint8或uint16。
我不知道如何做到这一点，任何帮助都会非常感谢。
以防万一，我无能为力，我只想用VTK显示我的.npy文件。任何建议都将受到高度赞赏。
浏览 23提问于2020-05-30得票数 0
6回答
我有一个python对象，我将其转储到json并写入一个文件。
results = [
{'destination': (x,y), 'id': 'dsss', 'origin': (x,r), 'waypoints': [[s,l],[d,s]]},
{'destination': (x1, y1), 'id': 'ddsdsee', 'origin': (z,f), 'waypoints': [[e,y],[d,e]]}]
wit
浏览 5提问于2016-12-05得票数 0
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2回答
我有一个包含手势图像的文件夹。但是要使它在我的代码上工作，我需要将它更改为X.npy和Y.npy。我找了很多关于这类问题的问题，但仍然是在黑暗中。我该怎么评价这个？如何转换文件夹以创建自己的npy数据集？是否有此转换器或任何转换器的代码？
浏览 12提问于2022-07-26得票数 -1
当我生成一个图像，然后从它生成一个numpy数组时，原始的.npy文件与新的文件不同。我认为new-array.npy和original-array.npy完全一样，因为它们来自同一个图像。
举个例子，我使用了这个4*4像素的小图像：
下面是一个更大的版本(不是我正在使用的版本)：
代码的最后一部分是将.png转换为.npy的部分。我想问题就在这里的某处。
import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
filename = 'image-test'
img
浏览 14提问于2017-12-17得票数 15
我的网络搜索没有发现任何有用的东西，也许还没有人这样做。虽然我已经完成了一些处理自由基转储和使用rdf和arangodb的工作，但我的经验仍然非常有限，我想听听关于这个主题的意见/建议/经验。
有几件事我很好奇：
有没有人将一个自由库转储导入ArangoDb？
有什么工具可以帮助完成这一任务吗？
手工操作的策略是什么？
或者这只是个坏主意而不应该做呢？
我期待的一些挑战是：
rdf数据(afaik)中没有订单保证。假设我对某个人感兴趣，而/people/person实例引用的一些信息出现在转储者之前--那么我必须第二次在转储中找到这些引用的信息
在存储数据方面，
浏览 0提问于2014-11-24得票数 5
这是文件中的文本：
1NPD:A|PDBID|CHAIN|SEQUENCE MDVTAKYELIGLMAYPIRHSLSPEMQNKALEKAGLPFTYMAFEVDNDSFPGAIEGLKALKMRGTGVSMPNKQLACEYV
1NPD:B|PDBID|CHAIN|SEQUENCE MDVTAKYELIGLMAYPIRHSLSPEMQNKALEKAGLPFTYMAFEVDNDSFPGAIEGLKALKMRGTGVSMPNKQLACEYV
1NPY:A|PDBID|CHAI
浏览 0提问于2016-09-11得票数 0
我在试着加载/usr/share/matplotlib/sample_data/goog.npy
datafile = matplotlib.cbook.get_sample_data('goog.npy', asfileobj=False)
np.load(datafile)
它在Python2.7中很好，但是在Python3.4中引发了一个异常：
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xd4 in position 1: ordinal not in range(128)
我认为这与
浏览 10提问于2014-06-08得票数 14
2回答
所以我的文件夹结构是这样的
MP_Data
|___dir1
| | 0
| |___ 0.npy
| |___ 1.npy
| .
| .
| 29
| | 1
| |___ 0.npy
| |___ 1.npy
| .
| .
| 29
| .
| .
| 29
|___dir2
| | 0
| |___ 0.npy
| |___ 1.npy
| .
| .
| 29
| | 1
| |___ 0.npy
| |___ 1.np
浏览 3提问于2022-04-17得票数 -4
我已经看到了几个关于这个问题的答案，但似乎没有一个有效。
我在blob存储容器中有一个.npy文件，并希望在机器学习工作区中使用它(我使用的是azure笔记本)
我如何访问它并将其加载到内存中以开始在其上训练模型？
Dataset.Tabular没有将npy作为可接受的文件类型导入到笔记本中，但具有csv和parquet。我有多个维度，所以不确定这两个维度中的任何一个对我都有效？或者，有没有一种简单的方法可以在保持结构不变的情况下将.npy更改为.csv？
浏览 10提问于2021-02-25得票数 0
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目前，使用numpy load函数加载gz文件时，我得到了一个清除错误。我不知道是什么导致了这一切。可以提出一些建议。我不确定文件中的数据是否是问题所在。
import numpy as np
import gzip
import io
import pickle
n = np.load("proteins1.npy.gz",mmap_mode='r')
print(n)
以下是错误：
UnpicklingError Traceback (most recent call last)
C:\Us
浏览 0提问于2016-12-01得票数 0
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我使用了教程成功地从一组图像中提取了特性。然后，我使用这段代码将存储在级别in格式的特性文件中的结果转换为npy文件：
input_path='../examples/images/'
path='../examples/test/npy/'
files = os.listdir(input_path)
db = leveldb.LevelDB('../examples/_temp/features')
for k in range(len(files)):
datum = caffe_pb2.Datum.FromStrin
浏览 4提问于2016-06-15得票数 0
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1回答
根据PhpMyAdmin，我有一个数据库，其大小大约为3.1GB。我想用gzip转储和压缩它。
这是一个与我试图做的非常相似的答案：https://serverfault.com/a/804273/326635
这是我的命令：
mysqldump -u myuser -p mydb | gzip -9 -c > db.gz
很有效，我拿到了gz文件。但它是3GB以上，所以压缩似乎不起作用。我做错了什么，如何使用gzip获得更小的文件？
浏览 0提问于2019-12-10得票数 2
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我正在存储的numpy数组包含一个图像。图像大小为23.4KB，但.npy文件大小为4MB
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array
image=load_img('image.JPEG')
array=img_to_array(image)
np.save('sample.npy',array)
浏览 1提问于2018-03-12得票数 4
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我使用以下命令备份本地db
mongodump -h 127.0.0.1 --port 8001 -d meteor -c products --archive --gzip > dump.gz
然后使用以下命令在服务器上进行还原
cat dump.gz | ssh root@66.205.148.23 "cat | docker exec -i mongodb mongorestore --archive --gzip"
我也想做同样的事，但只有一个收藏品。在尝试还原时，将-c参数添加到上述命令时不起作用。我收到一条消息，声明-c param只能与BSON文件一起使用。
浏览 2提问于2020-01-12得票数 0
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1回答
我需要帮助来创建一个代码，将我的tiff图像转换成.npy格式，这样我就可以将它保存为.npy文件。在这个平台上，我没有找到一个好的解决方案。提前谢谢你！
浏览 20提问于2022-12-04得票数 0
我需要导出一个没有外键的大型数据库。执行此操作的命令是什么？
这是我尝试过的，但我知道这是不正确的。
mysqldump -u root -p DBNAME SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; | gzip > database.sql.gzip
浏览 5提问于2012-06-13得票数 9
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4回答
如何有效地将.csv文件转换为.npy文件？
我试过：
import numpy as np
filename = "myfile.csv"
vec =np.loadtxt(filename, delimiter=",")
np.save(f"{filename}.npy", vec)
虽然上面的方法适用于小型文件，但我正在处理的实际.csv文件有大约1200万行，有1024列，在转换成.npy格式之前，需要很长时间才能将所有内容加载到内存中。
Q(第1部分)：对于大型CSV文件，有什么方法可以有效地将.csv加载/转换为.npy？
上面的代码
浏览 58提问于2022-10-13得票数 0
1回答
我正在尝试创建非常大的.npy文件，并且遇到了一些困难。例如，我需要创建一个(500,1586,2048，3)矩阵，并将其保存到npy文件中。最好是，我需要把它放在一个npz_compressed文件中。我还需要这是内存效率，以运行在低内存系统。我尝试过几种方法，但到目前为止似乎都没有奏效。我已经写了很多次了，所以我没有什么代码片段，但是我会尽可能地用代码片段来描述方法。另外，对格式错误表示歉意。
创建一个包含所有数据的ndarray，然后使用savez_compressed导出它。
这会将我所有的数据输入数组，但这对内存效率来说是很糟糕的。我填充了所有的8gb内存，加上5gb的交
浏览 5提问于2020-08-06得票数 0
当我试图创建一个word2vec模型(带有负抽样的跳过图)时，我收到了3个文件，输出如下。
word2vec (File)
word2vec.syn1nef.npy (NPY file)
word2vec.wv.syn0.npy (NPY file)
我只是担心为什么会发生这种情况，因为我以前在word2vec中的测试示例中，我只收到了一个模型(没有npy文件)。
请帮帮我。
浏览 2提问于2017-11-08得票数 18
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1回答
我有一根绳子：
H4sIAAAAAAAA/6VRPQvCMBD9K+VmBxF0yNZV6KLiIiJnc4RgPkqSilL6371o0Yo4iFNy79679y7p4Gh8fYogdh1oCeJRw2Q4BdCZXOIag2IWkxLZTN/3jNVJe8ekpdcO+smXEY3BK4XDwP4c9bjdkSxPl+wnMWGGHFpisA3WW+jZNBqfQEzvbmPZ0RwSqpHSN0O6UsoiNlhT5G7mCNjQJRVbNC0VFQWlXRY+11mTkxXFiIq+rvGKMpv/kGVFqjUYnkFKo5Wz/MRF5SX9EWLRv/3IWM2dG7pEKD7o
浏览 8提问于2022-09-22得票数 0
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1回答
我们最近从MariaDB 5.5升级到MariaDB 10.5
因此，当我们使用mysqldump备份数据库时，在缓慢的查询日志中出现了几个select查询。
其中一个表是包含125,000条记录的InnoDB表。另一个是一个包含22万条记录的MyISAM表。
我想这似乎并不是什么大问题，但是多年来，我们在缓慢的查询日志中从来没有与mysqldump相关的任何内容。所以我想知道我们是否应该担心？mysqldump的行为是否在5.5版本和10.5版本之间发生了变化，还是可能有其他一些我们以前优化过的本地设置，而现在并非如此？
我们的慢速查询时间设置为5秒，这是以前的情况。这些令人不快的查询所花费
浏览 0提问于2021-02-02得票数 1
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我们在Solaris 10上使用SVN 1.7。最近，我们引入了压缩的增量备份。
$ svnadmin dump --quiet --incremental --revision 0:30700 /path/to/repo > /path/to/dump
$ gzip -1 /path/to/dump
最终的gzipped转储文件(~850MB)比原始转储文件(~500MB)大。我也尝试过gzip -9，但这仍然会创建一个比原始文件更大的文件(~650MB)。
浏览 5提问于2013-11-21得票数 2
2回答
我在使用OpenVINO时遇到了一个问题。在使用OpenVINO工具包转换模型之后，我试图运行facenet，但是我无法使用.npy和.pickle来完成人脸识别。我成功地使用工具包将.pb文件转换为.bin和.xml文件。
浏览 2提问于2019-02-26得票数 0
1回答
我在理解numpy.memmap的工作方式时遇到了问题。背景是，我需要通过删除条目来减少保存在磁盘上的大型numpy数组。读取数组并通过复制所需的部分来构建一个新的数组是不起作用的-它只是不适合放入内存中。所以我们的想法是使用numpy.memmap --即在光盘上工作。这是我的代码(有一个小文件)：
import numpy
in_file = './in.npy'
in_len = 10
out_file = './out.npy'
out_len = 5
# Set up input dummy-file
dummy_in = numpy.zeros(
浏览 5提问于2017-08-08得票数 0
我有一个非常大的数据集(numpy数组)，我对其进行PCA降维。该数据集称为train_data。我使用scikit-learn并像这样做
pca = PCA(n_components=1000, svd_solver='randomized')
pca.fit()
smaller_data = pca.transform(train_data)
我还有一个名为test_data的数据集，我想对其使用相同的转换，如下所示：
smaller_test = pca.transform(test_data)
但是，在这两个步骤之间，我需要将模型保存到磁盘。
根据scikit文档，我可
浏览 4提问于2017-02-28得票数 5
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这里有一个例子：
import numpy as np
randoms = np.random.randint(0, 20, 10000000)
a = randoms.astype(np.int)
b = randoms.astype(np.object)
np.save('d:/dtype=int.npy', a) #39 mb
np.save('d:/dtype=object.npy', b) #19 mb!
您可以看到，带有dtype=object的文件大约是文件大小的一半。怎么会这样?我的印象是，正确定义的numpy类型比对象dtype
浏览 0提问于2017-01-04得票数 5
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2回答
因此，我有一个脚本，它尝试在服务器上创建一个sql文件，然后将该文件压缩。我遇到了一个问题，即在写入文件之前执行GZip调用。奇怪的是，当我在我的VM实例上运行它时，它是完全正常的。但是当我在其中一台服务器上测试它时，什么都没有，只会失败。
echo "Backing up $DB..."
$PROG_MYSQLDUMP -u $USERNAME -p${PASSWORD} -h $HOST $DB $IGNORES > ${DEST_FILE}
echo "Zipping file...${DEST_FILE}"
$PROG_GZIP $DES
浏览 0提问于2011-11-01得票数 1
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我有100个带有.npy扩展的文件。我应该如何通过循环.csv将它们全部转换为for呢？
此外，我如何同时加载它们，将数组连接到一个新的数组中？
问候
浏览 2提问于2017-08-09得票数 0
我有一个有72个文件夹的目录，每个文件夹中有245个numpy文件。这个目录名为MP_Data。我想以任何顺序阅读每个文件夹中的所有245个numpy文件。但是，通过文件夹的循环应该是按数字顺序的。
这72个文件夹的名称如下：(我希望这样保存它)
r0
r5
r10
r15
r20
r25
r30
r35
r40
r45
r50
r55
r60
r65
r70
r75
r80
r85
r90
r95
r100
r105
r110
r115
r120
r125
r130
r135
r140
r145
r150
r155
r160
r165
r170
r175
r180
r185
r190
r19
浏览 8提问于2022-01-24得票数 -1
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1回答
我需要存储数组的元素坐标(2d数组)，这是一个java迷宫项目。我的程序使用int plyrX和plyrY变量来存储位置，即0 1，当玩家在迷宫中移动时，x和y的值会改变到玩家决定移动的任何位置。
我的问题是，我似乎无法将位置存储到数组中，例如，如果播放器从0开始，移动到10 1，我需要能够将这些值存储到数组中，这样我就可以重新使用它们来创建上次游戏的重放，问题是数组元素中存储的值似乎总是x和y的最后一个值，在本例中是24 37。
以下是移动方法和空格方法代码的一部分，玩家可以选择一个字符和需要移动的空格的输入量，因为您可以看到变量plyrx或plyry被赋予了plyrx plyry+的值或空
浏览 0提问于2011-01-07得票数 0
我试图在Windows中使用python代码中的wget下载一个文件。
os.system("bash -c '" + 'wget -r -l1 -c -nc --no-parent -nd -P ' + chrombased_npy_path + ' ftp://example.com/' + filename + "'")
我希望在给定的chrombased_npy_path下下载该文件
但是，在当前工作目录下，它生成一个名为chrombased_npy_path的目录，丢弃所有斜杠并下载该目录下的文件。
有没
浏览 7提问于2019-12-05得票数 0
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我正试图为我的NN项目创建培训数据。我希望有三个通道作为输入数据，表示不同的空间字段：Ux、Uy和Uz。目前，我已将数据格式化如下：
Ux、Uy和Uz都是它们自己的文件夹，根据情况的不同，有大约300-400个.npy文件。我有8个不同的病例，所以我的总数据大小是~3000。每个numpy数组的大小为100x60。
case_1 >
Ux >
Ux_1.npy
...
Ux_350.npy
Uy >
Uy_1.npy
...
Uy_350.npy
Uz >
Uz_1.npy
...
浏览 4提问于2020-11-30得票数 0
2回答
我试图通过命令提示符对Documents中的文件夹中的转储文件运行mongorestore，但无法识别。我只能在mongodb的bin文件夹中运行它。我该如何解决这个问题呢？ model: mongorestore --gzip --archive=${BACKUP_FILE_GZ} --nsFrom "${DB_NAME}." --nsTo "${DB_NAME_RESTORE}."
浏览 24提问于2019-06-08得票数 0
我有一个小项目，可以很好地使用SWIG。特别是，我的一些函数返回Python，它们在std::vector中被转换为元组。现在，我做了很多数值运算，所以我只是让SWIG在它们从c++代码返回后将它们转换成numpy数组。为了做到这一点，我在SWIG中使用了类似于下面的内容。
%feature("pythonappend") My::Cool::Namespace::Data() const %{ if isinstance(val, tuple) : val = numpy.array(val) %}
(实际上，有几个名为Data的函数，其中一些函数返回浮点数，这就是为什么我检
浏览 2提问于2012-02-14得票数 77
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我有一个npy文件，其中包含许多npy文件(file1.npy、file2.npy、file3.npy、.)。我希望在不提取文件系统上的like文件的情况下单独加载它们。我试过很多东西，但我想不出来。
我猜是：
import zipfile
import numpy as np
a = {}
with zipfile.ZipFile('myfiles.zip') as zipper:
for p in zipper.namelist():
with zipper.read(p) as f:
a[p] = np.load(f)
浏览 0提问于2016-05-02得票数 4
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npy文件大小约为5 gb，RAM约为5 gb，因此无法同时加载两个numpy数组。如何加载一个npy文件并将其行附加到其他npy文件而不加载它
浏览 3提问于2017-10-01得票数 0
2回答
文件为我提供了一个400x400x200x1数组和一个形状。根据数组传输的数据，形状会发生变化。我的任务是使400x400x200x1数组适应其包含的数据。
例如：
shape = np.array([20,180,1,1])
b= []
l = np.load("testfile.npy")
d = (np.reshape(l[:shape[0],:shape[1],:shape[2],:shape[3]],(shape[0],shape[1]))).transpose()
append(d)
其想法是创建一个新的数组，
浏览 4提问于2014-04-02得票数 2
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我有两个数据文件，如下所示：
import pandas as pd
import io
train_data="""input_example,user_id
example0.npy, jane
example1.npy, bob
example4.npy, alice
example5.npy, jane
example3.npy, bob
example2.npy, bob
"""
user_data="""user_data,user_id
data_jane0.npy, jane
data_jane1.np
浏览 6提问于2022-09-06得票数 0
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我有一个名为"batch.log“的日志文件，如果第3列记录了失败的"F”状态，它将使用第5列中的名称对该文件进行gzip压缩。我尝试仅提取日志文件的最后24小时，以便不会获得重复的备份
日志文件示例：
2222 20170723060312 C 3434 /batchprocessing/abc.dat
3333 20170723210057 C 2222 /batchprocessing/mnop.dat
4444 20170724030057 F 2223 /batchprocessing/xyz.dat
代码：
today=`date "+%
浏览 0提问于2018-02-06得票数 0
1回答
每次加载npy文件时，内存使用量都会增加。下面的小示例说明了这个问题。
import numpy as np
X = np.random.randn(10000,10000)
np.save('tmp.npy',X)
现在，如果多次执行下面这行代码，那么每次内存使用量都会增加
y=np.load('tmp.npy')
我在npz文件中发现了完全类似的问题，但解决方案是使用适用于npy文件的函数。有什么想法吗？
浏览 13提问于2018-09-09得票数 0
回答已采纳
我希望能够将数组子类保存到npy文件中，并在稍后恢复结果。
类似于：
>>> class MyArray(np.ndarray): pass
>>> data = MyArray(np.arange(10))
>>> np.save('fname', data)
>>> data2 = np.load('fname')
>>> assert isinstance(data2, MyArray) # raises AssertionError
说(强调我的)：
格式不需要
浏览 0提问于2016-08-08得票数 7
回答已采纳
我需要将一个目录中的numpy文件列表转换为另一个目录中的二进制文件列表，并保持相同的顺序和名称:我唯一需要更改的是文件名中的扩展名；例如：
我放置numpy文件的目录：
Tracenumber=01_Pltx1.npy
Tracenumber=02_Pltx2.npy
Tracenumber=03_Pltx3.npy
Tracenumber=04_Pltx4.npy
Tracenumber=05_Pltx5.npy
Tracenumber=06_Pltx6.npy
生成的目录是我放置二进制文件的位置：
Tracenumber=01_Pltx1.bin
浏览 0提问于2017-03-21得票数 1
1回答
我有一个目录结构如下的文件夹。 /MainDir/SubDir/20201012/X/1.npy
/MainDir/SubDir/20201012/X/2.npy
/MainDir/SubDir/20201012/Y/1.npy
/MainDir/SubDir/20201012/Y/2.npy
/MainDir/SubDir/20201013/X/1.npy
/MainDir/SubDir/20201013/X/2.npy
/MainDir/SubDir/20201013/Y/1.npy
/MainDir/SubDir/20201013/Y/2.npy 现在，如果我尝试遍历这个目录，我总是会
浏览 8提问于2020-11-05得票数 0
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