Serialisieren ein Tupel von numpy arrays

Habe ich ein paar numpy-Matrizen (3-dimensional, um genau zu sein), die gespeichert werden in Tupeln

(a1,b1,c1)
(a2,b2,c2)
...
(an,bn,cn)

Ich würde gerne serialisieren jedes Tupel in eine Datei, die gelesen werden können, wieder in Python auf einer anderen Maschine (Linux => Windows sind beide x86-64). Was wäre ein pythonic Weg, dies zu erreichen?

InformationsquelleAutor Dat Chu | 2011-03-02
  1. 6

    numpy.savez oder numpy.savez_compressed ist der Weg zu gehen. Ich habe gehört, aber nie Probleme mit der bestimmte Typen von arrays nicht Beizen gut.

    Ich bin eingedenk diese post (scheint nicht zu viel von einem Problem) sowie etwas über numpy.void nicht Beizen. Wahrscheinlich nicht ein Problem, aber es ist so.

    • Ich möchte auch hinzufügen, dass np.savez scheint ebenso gut zu scipy.io.savemat. Die gute Sache über savemat ist es wohl gut funktionieren mit MATLAB .mat-Dateien.
    InformationsquelleAutor Paul
  2. 1

    Gurke wird wahrscheinlich gut funktionieren

    Sah ich auch dieses: http://thsant.blogspot.com/2007/11/saving-numpy-arrays-which-is-fastest.html

    • Link sagt, dass Scipy.io bietet die beste Leistung sowohl in Raum und Zeit, nicht wahr?
    • Ja - Gurke wird wahrscheinlich weniger Aufwand, wenn diese nicht berücksichtigt.
    • Der link ist kaputt.
    InformationsquelleAutor dfb
  3. 1

    Verwenden Regal, Gurke, cPickle, oder schieben. Jeder von diesen wird lassen Sie Sie speichern die meisten Arten der python-Objekte in eine Datei; shove und shelve Fokus auf dictionary-ähnliche Objekte, die anzeigen Tasten, um Werte und shove lassen Sie eine Vielzahl von Datenbank-backends. Wenn Sie finden, sich selbst übertreffen der performance-Einschränkungen, die auf diesen Bibliotheken sind, prüfen, geht die Datenbank route, z.B. durch SQLAlchemy.

    Ich habe jede dieser Bibliotheken, und Sie funktionieren Recht gut in Ihrer eigenen Nische. Ich würde anfangen mit pickle oder shelve, die standard-Bibliothek.

    InformationsquelleAutor phooji
  4. 1

    Ich verwende in der Regel cPickle, obwohl ich nicht getan habe, einen formalen Vergleich mit anderen Methoden. Darüber hinaus Schreibe ich immer die Datei als Binär und in höchster Protokoll-Einstellung:

    f = open('fname.pkl','wb')
cPickle.dump(array_tuple,f,-1)
f.close()
    InformationsquelleAutor JoshAdel
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