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我是使用 numpy.core.memmap 对象的新手，并且无法弄清楚如何使用 numpy.memmap() 编辑现有的 .npy 文件读入 python。例如，按照 Scipy.org 的示例，我可以创建一个对象并写入它，但是一旦创建，我就无法修改其内容。

from tempfile import mkdtemp
import os.path as path

data = np.arange(12, dtype='float32')
data.resize((3,4))

filename = path.join(mkdtemp(), 'newfile.dat')
fp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=(3,4))
fp[:] = data[:] ### write data to fp array

del fp ### remove fp object

fpc = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='c', shape=(3,4)) ### This is writeable in memory

fpc[0,:] = 0

del fpc ### close object

这只是从内存中删除对象，但不会修改文件名处的对象。我也尝试过 numpy.memmap.flush(fpc)​​ ，但这似乎也不起作用。

我从阅读其他帖子中了解到，可以简​​单地将编辑后的 ​​.npy 文件复制到另一个位置，但这似乎在磁盘空间方面可能会出现问题。您不能修改现有的 .npy 文件是否正确？

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Numpy 将“写入时复制”解释为“将更改写入 ram，但不要将它们保存到磁盘”（docs）。当提到可以在线程或进程之间共享的数据时，这是一个相当标准的实现。听起来您将写入时复制与快照混淆了（有时使用类似的术语，但指的是磁盘写入而不是内存）。

如果您更改mode="c"为mode="r+"（或删除mode关键字，因为“r+”是默认值），这应该可以解决您的问题。

另外我想指出的是，在大多数情况下，它使用起来更简单、更 Pythonic，np.save并且在加载文件时只需使用正确的模式np.load指定关键字。mmap_mode虽然在技术上限制了灵活性，但这消除了指定一些关键字的需要，使事情更加简洁。

于 2018-02-12T21:28:07.920 回答