Python中的numpy.save（）和joblib.dump（）有什麼區別？

Question

我在Python中保存了很多離線模型/矩陣/數組，並且遇到了這些函數。有人可以幫我列出numpy.save（）和joblib.dump（）的優點和缺點嗎？

Answer 1

下面是代碼joblib的關鍵部分，應該說明一些情況。

def _write_array(self, array, filename): 
    if not self.compress: 
     self.np.save(filename, array) 
     container = NDArrayWrapper(os.path.basename(filename), 
            type(array)) 
    else: 
     filename += '.z' 
     # Efficient compressed storage: 
     # The meta data is stored in the container, and the core 
     # numerics in a z-file 
     _, init_args, state = array.__reduce__() 
     # the last entry of 'state' is the data itself 
     zfile = open(filename, 'wb') 
     write_zfile(zfile, state[-1], 
          compress=self.compress) 
     zfile.close() 
     state = state[:-1] 
     container = ZNDArrayWrapper(os.path.basename(filename), 
             init_args, state) 
    return container, filename 

基本上，joblib.dump可以任選地與numpy.save壓縮陣列，它要麼存儲到磁盤，或（對於壓縮）存儲壓縮文件。此外，joblib.dump存儲NDArrayWrapper（或用於壓縮的ZNDArrayWrapper），它是一個輕量級對象，用於存儲包含數組內容的save/zip文件的名稱以及數組的子類。