如何`np.loads（）`np.save（）`d數組？

即：如何`np.loads（）`np.save（）`d數組？

>>> foo = np.array([1, 2, 3]) 
>>> np.save('zomg.npy', foo) 
>>> np.load('zomg.npy') 
array([1, 2, 3])

都很好。那麼loads？

>>> np.loads(open('zomg.npy', 'rb').read()) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

沒有。不應該這樣工作嗎？ np.load()成功，所以我知道的數據不會受到損壞：

來源

2016-11-10 Claudiu

我建議用np.save和np.load堅持，除非有一些額外的功能你需要的醃菜。然後直接使用pickle而不是通過其中一個np同義詞，可能會更容易混淆。

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有一個未記錄np.loads;只是pickle.loads的另一個名字。

In [573]: np.loads 
Out[573]: <function _pickle.loads> 
In [574]: np.loads?? 
Signature: np.loads(data, *, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')

np.ma.loads有更多的文檔，但僅僅是：

def loads(strg): 
    ... 
    return pickle.loads(strg)

np.load將使用pickle的東西並不規則排列，但執行從np.save格式自身的負荷。查看它的文檔中關於醃漬對象的說明。並添加到混亂。數組使用np.save。也就是說，ndarray的pickle格式是save。

所以有np.load和np.loads之間的關係，但並不完全一樣pickle.load和pickle.loads之間。

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沒有一個np.dumps，但有一個np.ma.dumps

In [584]: d=np.ma.dumps(foo) 
In [585]: d 
Out[585]: b'\x80\x03cnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x00cnumpy\nndarray\nq\x01K\x00\x85q\x02C\x01bq\x03\x87q\x04Rq\x05(K\x01K\x03\x85q\x06cnumpy\ndtype\nq\x07X\x02\x00\x00\x00i4q\x08K\x00K\x01\x87q\tRq\n(K\x03X\x01\x00\x00\x00<q\x0bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00tq\x0cb\x89C\x0c\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00q\rtq\x0eb.' 
In [586]: np.loads(d) 
Out[586]: array([1, 2, 3]) 
In [587]: np.ma.loads(d) 
Out[587]: array([1, 2, 3]) 
In [588]: import pickle 
In [589]: pickle.loads(d) 
Out[589]: array([1, 2, 3])

使用鹹菜接口來保存和加載陣列：

In [594]: np.ma.dump(foo,open('test.pkl','wb')) 
In [595]: np.load('test.pkl') 
Out[595]: array([1, 2, 3]) 
In [600]: pickle.load(open('test.pkl','rb')) 
Out[600]: array([1, 2, 3])

來源

2016-11-10 02:27:15 hpaulj

這可以作爲一個變通現在：

>>> np.load(io.BytesIO(open('zomg.npy', 'rb').read())) 
array([1, 2, 3])

來源

2016-11-10 01:46:23 Claudiu

如何`np.loads（）`np.save（）`d數組？

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