在Python中使用open_memmap()函数实现快速读写大型数组

在Python中，可以使用open_memmap()函数来实现快速读写大型数组。open_memmap()函数的作用是将一个数组映射到一个磁盘文件，这样就可以实现内存映射，即使数组非常大，也可以高效地进行读写操作。

open_memmap(filename, dtype='float64', mode='w+', shape=None, fortran_order=False)函数可以接受以下参数：

- filename：要映射的文件名，如果文件存在，将使用它，如果文件不存在，将创建一个新文件。

- dtype：数组元素的数据类型，默认为float64。

- mode：文件打开模式，默认为w+，既可读也可写。如果只需要读取数组，可以指定mode='r'。

- shape：数组的形状，默认为None，表示数组的形状与文件中已有的数据一致。如果新建文件，可以指定数组的形状。

- fortran_order：是否以Fortran顺序存储数组，默认为False，即以C顺序存储。

下面是一个使用open_memmap()函数实现快速读写大型数组的例子：

import numpy as np

# 创建一个新的文件来存储数组，指定形状为(10000, 10000)
arr = np.memmap('data.dat', dtype='float64', mode='w+', shape=(10000, 10000))
print(arr.shape)  # 输出：(10000, 10000)

# 将数组填充为连续的整数
arr[:] = np.arange(10000 * 10000, dtype='float64').reshape((10000, 10000))
print(arr[0, 0])  # 输出：0.0
print(arr[9999, 9999])  # 输出：99990000.0

# 从文件中读取数组
read_arr = np.memmap('data.dat', dtype='float64', mode='r', shape=(10000, 10000))
print(read_arr[0, 0])  # 输出：0.0
print(read_arr[9999, 9999])  # 输出：99990000.0

# 修改数组
arr[0, 0] = 100.0
print(arr[0, 0])  # 输出：100.0

# 修改后再次读取数组
read_arr = np.memmap('data.dat', dtype='float64', mode='r', shape=(10000, 10000))
print(read_arr[0, 0])  # 输出：100.0

在这个例子中，首先创建了一个形状为(10000, 10000)的新文件来存储数组。然后，通过将数组填充为连续的整数，验证了数组的读写操作。接着，通过重新打开文件来读取数组。最后，对数组进行了修改，并再次读取以验证更改是否生效。

使用open_memmap()函数可以高效地读写大型数组，因为数据存储在磁盘上，不会占用大量的内存。同时，open_memmap()函数返回一个memmap对象，可以像操作普通数组一样操作它，非常方便。