我想将多维Numpy数组转换为字符串,然后将该字符串转换回等效的Numpy数组.
我不想将Numpy数组保存到文件中(例如通过savetxt和loadtxt接口).
这可能吗？
解决方法:
您可以使用np.tostring和np.fromstring：
In [138]: x = np.arange(12).reshape(3,4)
In [139]: x.tostring()
Out[139]: '\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\t\x00\x00\x00\n\x00\x00\x00\x0b\x00\x00\x00'
In [140]: np.fromstring(x.tostring(), dtype=x.dtype).reshape(x.shape)
Out[140]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
请注意,tostring返回的字符串不保存dtype,也不保存原始数组的形状.你必须自己重新供应这些.
另一种选择是使用np.save或np.savez或np.savez_compressed写入io.BytesIO对象(而不是文件)：
import numpy as np
import io
x = np.arange(12).reshape(3,4)
output = io.BytesIO()
np.savez(output, x=x)
字符串由.给出
content = output.getvalue()
给定字符串,您可以使用np.load将其加载回数组：
data = np.load(io.BytesIO(content))
x = data['x']
此方法也存储dtype和形状.
对于大型数组,np.savez_compressed将为您提供最小的字符串.
同样,您可以使用np.savetxt和np.loadtxt：
import numpy as np
import io
x = np.arange(12).reshape(3,4)
output = io.BytesIO()
np.savetxt(output, x)
content = output.getvalue()
# '0.000000000000000000e+00 1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00\n4.000000000000000000e+00 5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00 7.000000000000000000e+00\n8.000000000000000000e+00 9.000000000000000000e+00 1.000000000000000000e+01 1.100000000000000000e+01\n'
x = np.loadtxt(io.BytesIO(content))
print(x)
摘要：
> tostring以字符串形式提供基础数据,没有dtype或
形状
> save就像tostring,除了它还保存了dtype和shape(.npy格式)
> savez以npz格式保存数组(未压缩)
> savez_compressed以压缩的npz格式保存数组
> savetxt以人类可读的格式格式化数组
标签：python,numpy 来源： https://codeday.me/bug/20190715/1466922.html
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