保存 4D 数组而不丢失其格式

Posted 2023-03-16

【中文标题】保存 4D 数组而不丢失其格式

【英文标题】：Saving 4D array without losing its format

【发布时间】：2021-08-27 16:35:17

【问题描述】：

我有这个 4D 数组 (numpy.ndarray)，我需要以一种在我保存它时它的格式不会改变的方式保存它（因为它应该保持不变），然后在我的 Google Colab 文件中重用它。我尝试以不同的格式保存它，当我上传它并在我的代码中预览它时，即使我将它保存为 .npy 格式，也不再保留以前的格式。我还尝试使用我的 GitHub 存储库中的原始链接导入日期或从我的本地设备上传日期，但仍然没有机会。对于这个问题，我将不胜感激您的 cmets！

进一步阐述：

这是我用来生成 4D 数组的代码：

num1=100000
size = (num1, 8, 4, 4)
prob_0 = 0.3 # 30% of zeros
prob_1 = 1 - prob_0 # 70% of ones
P = np.random.choice([0, 1], size=size, p=[prob_0, prob_1])

我需要将此 P 保存为文件并在 Google Colab 中使用。我必须保存它以维护初始数据，并且每次运行代码时都不会提出不同的 4D 数组。此数据（即 P）必须保持不变。

【问题讨论】：

你可以试试numpy文件格式

这能回答你的问题吗？ How to save and load numpy.array() data properly?

保存/加载 4D numpy 数组对我有用。您能否提供更多详细信息，这是一个简单的 4D 数组吗？您所说的格式未保留是什么意思？

您需要更具体地了解如何保存数组。在保存之前测试数组 - shape 和 dtype。然后在同一台机器上测试负载。然后继续对上传的进行测试。如果有差异，请准确描述。一般的“如果不起作用”的问题不会得到好的答案。通常默认的np.save/load 对有效。

@crayxt 感谢您的评论。我已经用更多信息更新了我的问题。

【参考方案1】：

通常np.save、np.load 有效

>>> P.shape
(100000, 8, 4, 4)
>>> np.save("P.npy", P)
>>> P2 = np.load("P.npy")
>>> P2.shape
(100000, 8, 4, 4)
>>> np.allclose(P, P2)
True

【讨论】：

我试过了，但由于它是一个 dict 对象，当我将 .npy 文件上传到 Google Colab 并打印它时，我收到一条消息，开头如下： 'P.npy': b"\x93NUMPY\ x01\x00v\x00'descr': '

1) 会不会是 Google Collab 搞砸了 .npy 文件？

2) 您是否尝试设置np.seed(number) 以获得恒定的结果？

是的，我在我的 Jupyter 笔记本上试过了，它工作正常。非常感谢！