在這里，我設(shè)置了一個(gè) numpy 內(nèi)存映射并將值設(shè)置為其中一行import numpy as npnumpyMemmap = np.memmap( 'test.npy', dtype=np.uint16, mode='w+', shape=(500 , 512))numpyMemmap[34] = np.ones(512)numpyMemmap[34]輸出memmap([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,為什么價(jià)值觀改變了？為方便起見(jiàn)，這是一個(gè)重現(xiàn)錯(cuò)誤的 colab notebookhttps://colab.research.google.com/drive/1WiSkFYRI0l7mkhtQzxZZDXVFw-IzzGpS?usp=sharing
1 回答
qq_笑_17
TA貢獻(xiàn)1818條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
如果你想 memmap 一個(gè)用 保存的數(shù)組numpy.save，你需要使用numpy.load, 而不是numpy.memmap：
numpyMemmap2 = np.load('LocalMemmap.npy', mmap_mode='r+')使用numpy.memmap，您將 NPY 文件頭解釋為數(shù)組的一部分。
（此外，您的原件test.npy實(shí)際上不是 NPY 文件格式。np.memmap不會(huì)生成 NPY 文件，就像它不會(huì)讀取它們一樣。）
添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消