编辑使用 memmap 导入的现有 .npy 文件

Question

我是使用 numpy.core.memmap 对象的新手，我无法弄清楚如何使用 numpy.memmap() 编辑读入 python 的现有 .npy 文件。例如，按照Scipy.org的例子，我可以创建一个对象并写入它，但是一旦创建，我就不能修改内容。

from tempfile import mkdtemp
import os.path as path

data = np.arange(12, dtype='float32')
data.resize((3,4))

filename = path.join(mkdtemp(), 'newfile.dat')
fp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=(3,4))
fp[:] = data[:] ### write data to fp array

del fp ### remove fp object

fpc = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='c', shape=(3,4)) ### This is writeable in memory

fpc[0,:] = 0

del fpc ### close object

这只是从内存中删除对象，但文件名处的对象未被修改。我也试过 numpy.memmap.flush(fpc) ，但这似乎也不起作用。

我从阅读其他帖子了解到，可以简单地将编辑后的 .npy 文件复制到另一个位置，但这似乎在磁盘方面可能会出现问题 space。您不能修改现有的 .npy 文件是否正确？

Answer 1

Numpy 将 "copy on write" 解释为 "write changes to ram, but don't save them to disk"（docs). This is a fairly standard implementation when referring to data that could be shared between threads or processes. It sounds like you confused copy on write with snapshots（有时使用类似的术语，但指的是磁盘写入而不是内存） .

如果您将 mode="c" 更改为 mode="r+"（或删除 mode 关键字，因为 "r+" 是默认关键字），这应该可以解决您的问题。

此外，我想指出的是，在大多数情况下，使用 np.save and np.load 并在加载文件时使用正确的模式指定 mmap_mode 关键字更简单，更符合 pythonic。虽然在技术上限制了灵活性，但这消除了指定几个关键字的需要，使事情更加简洁。

编辑使用 memmap 导入的现有 .npy 文件

Edit existing .npy file imported using memmap

python

numpy-memmap