我正在尝试保存一个大型 numpy 数组并重新加载它。使用numpy.save
and numpy.load
,数组值被破坏/改变。数组预保存和加载后的形状和数据类型是相同的,但加载后数组的绝大多数值都归零。数组是 (22915,22915),值是 float64,将 3.94 gb 作为 .npy 文件,数据条目平均约为 0.1(不是可能合理转换为零的微小浮点数)。我正在使用 numpy 1.5.1。
任何有关为什么会发生这种腐败的帮助将不胜感激,因为我不知所措。下面是一些提供上述声明证据的代码。
In [7]: m
Out[7]:
array([[ 0. , 0.02023, 0.00703, ..., 0.02362, 0.02939, 0.03656],
[ 0.02023, 0. , 0.0135 , ..., 0.04357, 0.04934, 0.05651],
[ 0.00703, 0.0135 , 0. , ..., 0.03037, 0.03614, 0.04331],
...,
[ 0.02362, 0.04357, 0.03037, ..., 0. , 0.01797, 0.02514],
[ 0.02939, 0.04934, 0.03614, ..., 0.01797, 0. , 0.01919],
[ 0.03656, 0.05651, 0.04331, ..., 0.02514, 0.01919, 0. ]])
In [8]: m.shape
Out[8]: (22195, 22195)
In [12]: save('/Users/will/Desktop/m.npy',m)
In [14]: lm = load('/Users/will/Desktop/m.npy')
In [15]: lm
Out[15]:
array([[ 0. , 0.02023, 0.00703, ..., 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , ..., 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , ..., 0. , 0. , 0. ],
...,
[ 0. , 0. , 0. , ..., 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , ..., 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , ..., 0. , 0. , 0. ]])
In [17]: type(lm[0][0])
Out[17]: numpy.float64
In [18]: type(m[0][0])
Out[18]: numpy.float64
In [19]: lm.shape
Out[19]: (22195, 22195)