有没有办法将 numpy unicode 数组加载到 memmap 中？

Question

我正在尝试创建一个 dtype='U' 的数组并使用 numpy.save() 保存它，但是，当尝试将保存的文件加载到 numpy.memmap 时，我收到与以下内容相关的错误大小不是 'U3'

的倍数

我正在与 python 3.5.2 合作。我尝试了以下代码，其中我创建了一个空数组和另一个包含 3 个条目的数组，所有条目的长度均为 3 个字母，然后将数组保存到 file1.npy 文件中。

import numpy as np
arr = np.empty((1, 0), dtype='U')
arr2 = np.array(['111', '222', '333'], dtype='U')
arr = np.concatenate((arr, arr2), axis = None)
print(arr)
np.save('file1', arr)

rArr = np.memmap('file1.npy', dtype='U3', mode='r')

但是，当我尝试将文件加载到 numpy.memmap 时，出现以下错误 ValueError: Size of available data is not a multiple of the data-type size.

有没有办法使用字符串将数据加载到 numpy.memmap 中？我觉得我缺少一些简单的东西。

Answer 1

numpy.memmap are raw binary files, not NPY-format files. If you want to read a memory-mapped NPY file, use numpy.load 使用参数 mmap_mode='r'（或任何其他合适的值）使用的文件。

像您一样创建 'file1.npy' 后，memory-mapped 和 numpy.load 可以是这样的：

In [16]: a = np.load('file1.npy', mmap_mode='r')                                                                       

In [17]: a                                                                                                             
Out[17]: memmap(['111', '222', '333'], dtype='<U3')

Answer 2

看起来 np.load 是你的朋友。

Doc

Issue

以下代码片段对我有用：

rArr = np.load('file1.npy', mmap_mode='r')

有没有办法将 numpy unicode 数组加载到 memmap 中？

Is there a way to load a numpy unicode array into a memmap?

python

numpy

numpy-memmap

numpy-ndarray