numpy——序列化

最新推荐文章于 2023-02-02 11:09:49 发布
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分类专栏： python数据科学
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使用python的pickle库

在这里插入图片描述

使用numpy中的save（）方法

在这里插入图片描述

Numpy数组的序列化和反序列化
linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)
09-18 2900
在处理图像数据时，有这么一种需求：图像通常是一个矩阵数据，需要将矩阵数据通过base64编码传输，传输完毕之后解码还原得到原来的矩阵数据。 import numpy as np import base64 matrix_data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]] np_matrix_data = np.asarray(matrix_data) print ...
Numpy —— 数组和矩阵
starter_____的博客
01-26 1932
Numpy包含了两种基本类型：数组ndarray和矩阵matrix NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的 数组ndarray 1、创建数组 ndarray又叫多维数组对象，创建数组的最简单的方式就是使用array函数，它接受一切序列化的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组 通过tuple构建ndarray In[1]: import nu
Python数据处理、分析和可视化-Numpy序列化存储读取
qq_37922091的博客
02-02 384
本文使用Pickle序列化Numpy array，实现存储和读取对象。
python学习笔记之-numpy数组之数组序列化存储与读取
u014543416的博客
11-15 1320
import pickle import numpy as np x = np.arange(10) x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #input写入 f = open("x.pkl","wb") #打开文件x.pkl,写入二进制 pickle.dump(x,f) !ls #显示当前文件夹下文件 #output读取 f = open("x.pkl","rb") pickle.load(f) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.
numpy 数据的序列化和反序列化
Vic_Hao的博客
04-17 6682
可以保存为二进制文件，也可以保存为文本文件： 保存为二进制文件（.npy / .npz） numpy.save numpy.savez numpy.savez_compressed 保存到文本文件 numpy.savetxt numpy.loadtxt 在经常性的读取大量的数值文件时（比如深度学习训练数据），可以考虑将数据存为Numpy格式，然后直接使用Numpy去读取，速度比转化...
python中的序列化
_compiling的博客
07-07 7266
       0.索引         1.json序列化变量        2.numpy序列化ndarray        3.pickle序列化变量          序列化 (Serialization)是指将对象、数据结构的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建...
Numpy——numpy的基本运算
12-22
本篇文章将深入探讨Numpy的一些基本运算，包括矩阵的初始化、加法、减法、乘法、乘方、三角函数、逻辑运算、二维矩阵计算以及统计函数的使用。 1. 初始化两个矩阵：`np.array()`函数用于创建矩阵，例如`a=np.array...
机器学习必备之Numpy——数组和矢量计算
Chester Cheung的博客
05-06 816
首先开始机器学习的入门学习，简单上手以后就可以开始数据分析的板砖工程了。先是要学习些Python的基础工具包，pandas，numpy，matplotlib等，主要在jupyter notebook交互式编译器进行编程训练。 Numpy是Python科学计算的一个基础包，许多内容都基于Numpy以及构建与其上的库。除了为Python提供了快速的数组处理能力，Numpy还在数据分析方面有另外一个作用...
Python数据分析04：Numpy——数组运算、排序、输入输出、矩阵运算、随机数生成
Apple_xiaoli的博客
02-27 1066
向量化的数组运算比纯python同等程度的运算要快很多 一些能计算统计值的数学函数能基于整个数组，或者沿着一个axis（轴）。可以使用aggregations(often called reductions，汇总，或被叫做降维)，比如sum, mean, std(标准差). sum对象是布尔型数组时，它是用来计算布尔数组中有多少个true的 Numpy也有一些基本的集合操作用于一维数组。np.unique，能返回排好序且不重复的值
《Python》NumPy——快速处理数据
杨贵安的博客
07-31 2268
是否
python中关于序列化问题
认真工作 快乐生活
04-06 486
序列化：我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思 序列化例子： import json import cPickle __author__ = 'bintian.xbt' d = dict(name='xbt',ag
Python中序列化和反序列化
kong
06-27 2223
Pyhton在json中load和loads区别 相同点 dump 和 dumps 都实现了序列化 load 和 loads 都实现反序列化 变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化 序列化是将对象状态转化为可保存或可传输格式的过程。 变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化 反序列化是流转换为对象。 区别 1. load 和 loads （反序列化） ...
Numpy序列化array操作
29DCH的博客
09-27 1945
1.用pickle 2.用numpy自带方法 import numpy as np a=np.arange(10) b=np.arange(20) np.savez('x1',x=a,y=b) print(np.load('x1.npz')['x'],np.load('x1.npz')['y']) 输出： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [ 0 1 2 3 4 5 6 ...
python在读写文件之前需要创建文件对象-Python对象序列化写入文件对象
weixin_37988176的博客
11-01 302
1.创建Python文件对象的读写模式(r,w模式)与创建Java输入输出流；FileInputStream inputStream=new FileInputStream(new File("E:\workspace\tmpfile\farrago.txt"));FileOutputStream outputStream=new FileOutputStream(new Fi...
Numpy 数组基础操作--索引、组合、分割、复制、遍历、转换、序列化（四）
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Numpy 数组基础操作 数组访问
Python对象序列化写入文件对象
weixin_30883271的博客
01-09 483
1.创建Python文件对象的读写模式(r,w模式)与创建Java输入输出流； FileInputStream inputStream=new FileInputStream(new File("E:\\workspace\\tmpfile\\farrago.txt")); FileOutputStream outputStream=new FileOutputStream(new F...
【Python学习笔记】22：numpy文件读写和一些常量
大桔骑士的学习笔记
07-26 2927
*读写文件>>> import numpy as np >>> x=np.random.rand(4,10) #创建4行10列的数组 >>> np.save('data.npy',x) #保存到文件中去 >>> y=np.load('data.npy') #读出来 >>> y array([[ 0.05172888, 0.78455176, 0.99746837, 0.98090592, 0
numpy 详解
大义Python
04-10 1700
numpy 详解numpy 的意义：一、矩阵的创建1.列表或元组创建2.np函数创建3.矩阵拼接二、ndarray 的常用属性、方法三、矩阵的操作（改维度、类型，索引，切片 ）1.维度2.类型3.索引4.切片四、矩阵的运算1.四则运算和幂2.函数运算3.随机函数使用RandomState获得随机数生成器4.统计函数五、导入导出1.CSV2.tofile针对多维矩阵 numpy 的意义： -1.矩阵...
string反序列化
最新发布
04-03
### Java 中 String 的反序列化 在 Java 中，`String` 是一种特殊的对象，它是不可变的（immutable），因此它的序列化和反序列化过程是由 JVM 自动处理的。通常情况下，开发者不需要手动干预 `String` 的序列化或反序列化过程。 然而，在某些场景下，可能需要自定义反序列化逻辑或者对整个流程增加额外的功能（如日志记录）。以下是实现这一需求的方法： #### 使用 `readObject` 和 `writeObject` Java 提供了两个特殊方法——`private void writeObject(ObjectOutputStream out)` 和 `private void readObject(ObjectInputStream in)` 来允许开发人员自定义序列化和反序列化的具体行为[^1]。通过重写这两个方法，可以实现对序列化和反序列化的过程进行完全控制。 下面是一个简单的例子展示如何为一个包含 `String` 字段的对象添加自定义的日志功能： ```java import java.io.*; public class CustomSerializable implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; private String data; public CustomSerializable(String data) { this.data = data; } private void writeObject(ObjectOutputStream oos) throws IOException { System.out.println("Custom serialization of the object."); oos.defaultWriteObject(); // 调用默认的序列化机制 } private void readObject(ObjectInputStream ois) throws IOException, ClassNotFoundException { System.out.println("Custom deserialization of the object."); ois.defaultReadObject(); // 调用默认的反序列化机制 } } ``` 在这个例子中，当对象被序列化时会打印一条消息表明正在执行自定义的序列化；同样地，反序列化也会触发相应的日志输出。 #### JSON 格式的字符串反序列化 除了二进制形式的序列化外，JSON 是另一种常见的数据交换格式。对于基于 JSON 的字符串反序列化，可以借助第三方库来完成复杂的转换工作。例如，使用 Jackson 或 Gson 库可以从 JSON 字符串恢复成对应的 Java 对象实例[^5]。 这里给出利用 Jackson 实现的一个基本示例： ```java import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; public class JsonDeserializationExample { public static void main(String[] args) throws Exception { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // 假设这是来自网络或其他地方接收到的 JSON 数据 String jsonString = "{\"name\":\"John\", \"age\":30}"; // 将 JSON 字符串映射回 User 类型的对象 User user = mapper.readValue(jsonString, User.class); System.out.println(user.getName() + ", " + user.getAge()); } } class User { private String name; private int age; // Getters and Setters (省略) @Override public String toString() { return "User{name='" + name + "', age=" + age + "}"; } } ``` 此代码片段展示了如何将 JSON 格式的字符串解析并转化为具体的业务实体类 `User`。 #### 处理复杂类型的序列化与反序列化 有时我们需要保存的数据结构更加复杂，比如嵌套列表、数组或者是第三方库提供的类型（像 NumPy 数组等）。在这种情形下，标准的 Java 序列化机制可能不足以满足需求[^3]。此时可以选择采用特定于应用领域内的解决方案，或是依赖成熟的开源项目所提供的扩展支持。 --- ###
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