numpy.lib.format模块的使用技巧与实例演示

numpy.lib.format模块是numpy库中的一个子模块，提供了一些函数来读取和写入numpy数组的二进制格式。它包含以下几个重要的函数：

1. open_memmap()：用于在磁盘上创建一个新的内存映射数组，可以一次性或者逐块地读取和写入数组数据。该函数的参数包括文件名、数据类型、数组形状、访问权限等。以下是一个使用open_memmap()函数创建一个内存映射数组的例子：

import numpy.lib.format as npf

filename = 'data.npy'
shape = (100, 100)
dtype = np.float64

# 创建内存映射数组
arr = npf.open_memmap(filename, dtype=dtype, mode='w+', shape=shape)

# 写入数据
arr[:] = np.random.rand(*shape)

# 关闭内存映射数组
del arr

2. read_magic_number()：用于从文件中读取魔数以进行验证，确保文件是有效的numpy数组文件。以下是一个使用read_magic_number()函数读取文件魔数的例子：

import numpy.lib.format as npf

filename = 'data.npy'

# 读取文件魔数
magic = npf.read_magic_number(filename)
print(magic)

3. read_array_header_1_0()：用于从文件中读取数组的头信息，包括数据类型、形状、是否压缩等。以下是一个使用read_array_header_1_0()函数读取数组头信息的例子：

import numpy as np
import numpy.lib.format as npf

filename = 'data.npy'

# 读取数组头信息
with open(filename, 'rb') as f:
    version = np.lib.format.npyio.format.read_magic(f)
    header = np.lib.format.npyio.format.read_array_header_1_0(f, version)

dtype = np.dtype(header['descr'])
shape, fortran_order, dtype = header['shape'], header['fortran_order'], np.dtype(header['descr'])
print(shape, fortran_order, dtype)

4. read_array()：用于从文件中读取数组数据。以下是一个使用read_array()函数读取数组数据的例子：

import numpy as np
import numpy.lib.format as npf

filename = 'data.npy'

# 读取数组数据
with open(filename, 'rb') as f:
    np.lib.format.npyio.format._filter_header(f)
    shape, fortran_order, dtype = np.lib.format.npyio.format._read_array_header(f)
    arr = npf.read_array(f, allow_pickle=False, pickle_kwargs=None)
print(arr)

5. write_array()：用于将数组数据写入文件。以下是一个使用write_array()函数将数组数据写入文件的例子：

import numpy as np
import numpy.lib.format as npf

filename = 'data.npy'
arr = np.random.rand(100, 100)

# 将数组写入文件
with open(filename, 'wb') as f:
    npf.npyio.format.write_array(f, arr, allow_pickle=False)

总结来说，numpy.lib.format模块提供了一些函数来读取和写入numpy数组的二进制格式。通过使用这些函数，我们可以方便地操作numpy数组的二进制数据，例如将数组写入文件、从文件中读取数组数据、验证文件是否为有效的numpy数组文件等。以上是一些numpy.lib.format模块的使用技巧和实例演示，希望对你有帮助！