是否可以np.concatenate内存映射文件？

Question

我用np.save（）保存了几个numpy数组，并将它们放在一起非常大。

是否可以将它们全部加载为内存映射文件，然后对它们进行串联和切片，而无需将任何内容都加载到内存中？

Answer 1

使用numpy.concatenate显然将数组加载到内存中。为避免这种情况，您可以轻松地memmap在新文件中创建一个thrid数组，并从要连接的数组中读取值。以更有效的方式，您还可以将新阵列追加到磁盘上已存在的文件中。

在任何情况下，您都必须为数组选择正确的顺序（行主或列主）。

以下示例说明了如何沿轴0和轴1连接。

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1）沿着 axis=0

a = np.memmap('a.array', dtype='float64', mode='w+', shape=( 5000,1000)) # 38.1MB
a[:,:] = 111
b = np.memmap('b.array', dtype='float64', mode='w+', shape=(15000,1000)) # 114 MB
b[:,:] = 222

您可以定义第三个数组，该第三个数组a在模式r+（读取和追加）下读取与要连接的第一个数组（此处为）相同的文件，但是具有要在连接后实现的最终数组的形状，例如：

c = np.memmap('a.array', dtype='float64', mode='r+', shape=(20000,1000), order='C')
c[5000:,:] = b

串联axis=0不需要通过，order='C'因为这已经是默认顺序。

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2）沿着 axis=1

a = np.memmap('a.array', dtype='float64', mode='w+', shape=(5000,3000)) # 114 MB
a[:,:] = 111
b = np.memmap('b.array', dtype='float64', mode='w+', shape=(5000,1000)) # 38.1MB
b[:,:] = 222

保存在磁盘阵列实际上是扁平的，所以如果你创建c与mode=r+和shape=(5000,4000)不改变排列顺序，1000从第二行第一个元素a会去先在行c。但是，您可以轻松避免将此order='F'（主要列）传递给memmap：

c = np.memmap('a.array', dtype='float64', mode='r+',shape=(5000,4000), order='F')
c[:, 3000:] = b

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在这里，您具有带有连接结果的更新文件’a.array’。您可以重复此过程以成对连接两个。