numpy.memmap

class numpy.memmap [source]

Создайте сопоставление памяти с массивом, хранящимся в бинарном файле на диске.

Файлы с сопоставлением памяти используются для доступа к небольшим фрагментам больших файлов на диске без чтения всего файла в память. NumPy’s memmap’s — это объекты, подобные массивам. Это отличается от модуля Python mmap, который использует объекты типа «файл».

Этот подкласс ndarray имеет некоторые неприятные взаимодействия с некоторыми операциями, потому что он не совсем подходит как подкласс. Альтернативой использованию этого подкласса является создание объекта mmap самостоятельно, а затем создание ndarray с помощью ndarray.__new__ непосредственно, передавая созданный объект в его параметр ‘buffer=’.

Этот класс может в какой-то момент быть преобразован в функцию-фабрику, которая возвращает представление буфера mmap.

Удалите экземпляр memmap, чтобы закрыть файл memmap.

Параметры:

filename : str, file-like object, or pathlib.Path instance Имя файла или объект файла, который будет использоваться в качестве буфера данных массива. dtype : data-type, optional Тип данных, используемый для интерпретации содержимого файла. По умолчанию это uint8. mode : {‘r+’, ‘r’, ‘w+’, ‘c’}, optional Файл открывается в этом режиме: ‘r’ Открыть существующий файл только для чтения. ‘r+’ Открыть существующий файл для чтения и записи. ‘w+’ Создать или перезаписать существующий файл для чтения и записи. ‘c’ Копирование при записи: присваивания влияют на данные в памяти, но изменения не сохраняются на диск. Файл на диске только для чтения. По умолчанию это ‘r+’. offset : int, optional В файле данные массива начинаются с этого смещения. Поскольку offset измеряется в байтах, он обычно должен быть кратен размеру байта dtype. Когда mode != 'r', даже положительные смещения за пределами конца файла допустимы; Файл будет расширен для размещения дополнительных данных. По умолчанию memmap будет начинаться с начала файла, даже если filename — это указатель файла fp и fp.tell() != 0. shape : tuple, optional Желаемая форма массива. Если mode == 'r' и количество оставшихся байтов после offset не кратно размеру байта dtype, вы должны указать shape. По умолчанию возвращаемый массив будет одномерным с количеством элементов, определяемым размером файла и типом данных. order : {‘C’, ‘F’}, optional Укажите порядок расположения памяти ndarray: строчно-главный, стиль C или столбцево-главный, стиль Fortran. Это имеет значение только если форма больше 1-D. Порядок по умолчанию — ‘C’.

См. также

lib.format.open_memmap

Создать или загрузить файл с сопоставлением памяти .npy.

Примечания

Объект memmap может быть использован везде, где принимается ndarray. Учитывая memmap fp, isinstance(fp, numpy.ndarray) возвращает True.

Файлы с сопоставлением памяти не могут быть больше 2 ГБ на 32-разрядных системах.

Когда memmap приводит к созданию или расширению файла за пределы его текущего размера в файловой системе, содержимое новой части не определено. В системах с семантикой POSIX файловой системы расширенная часть будет заполнена нулевыми байтами.

Примеры

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

В этом примере используется временный файл, чтобы doctest не записывал файлы в ваш каталог. Вы бы использовали обычное имя файла.

>>> from tempfile import mkdtemp
>>> import os.path as path
>>> filename = path.join(mkdtemp(), 'newfile.dat')

Создайте memmap с типом данных и формой, которые соответствуют нашим данным:

>>> fp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=(3,4))
>>> fp
memmap([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)

Запишите данные в массив memmap:

>>> fp[:] = data[:]
>>> fp
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)

>>> fp.filename == path.abspath(filename)
True

Удаление сбрасывает изменения в памяти на диск перед удалением объекта:

>>> del fp

Загрузите memmap и проверьте, что данные были сохранены:

>>> newfp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', shape=(3,4))
>>> newfp
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)

Только чтение memmap:

>>> fpr = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', shape=(3,4))
>>> fpr.flags.writeable
False

Копирование при записи memmap:

>>> fpc = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='c', shape=(3,4))
>>> fpc.flags.writeable
True

Можно присвоить значения массиву с копированием при записи, но значения записываются только в копию массива в памяти, а не на диск:

>>> fpc
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)
>>> fpc[0,:] = 0
>>> fpc
memmap([[  0.,   0.,   0.,   0.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)

Файл на диске не изменился:

>>> fpr
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)

Смещение в memmap:

>>> fpo = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', offset=16)
>>> fpo
memmap([  4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.], dtype=float32)

Атрибуты:	filename : str or pathlib.Path instance Путь к сопоставленному файлу. offset : int Позиция смещения в файле. mode : str Режим файла.

Методы

flush()

Записать любые изменения в массиве в файл на диске.