numpy-memmap

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Impossible de libérer de la mémoire consommée par des baies numpy

J'ai un ensemble de 5 fichiers au format .npz. J'ai besoin d'extraire les tableaux numpy de ces fichiers un par un et ensuite l'utiliser pour former un modèle. Après avoir chargé le premier tableau nu

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Existe-t-il un moyen avec numpy de mapper un nombre complexe big-endian?

J'essaie de charger des données à partir de très gros fichiers formatés pour être complexes64 mais en big-endian. En raison de leur taille, je veux utiliser memmap. Je peux charger le tableau en tant

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Je ne peux pas supprimer le fichier, créé par memmap

Je ne peux pas supprimer le fichier créé numpy.memmap funtion class MyClass def __init__(self): self.fp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=flushed_chunk_shape) ... de

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Ouvrir le fichier binaire np.memmap() dans un gestionnaire de contexte python

J'ai un problème très étrange où je ne peux pas ouvrir un fichier à partir d'un de mes plus gros scripts. Ce problème est intermittent et je n'arrive pas à comprendre l'erreur. Je reçois cette erreur:

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nummap memmap modifier les fichiers

J'ai un problème de compréhension de la façon dont numpy.memmap fonctionne. L'arrière-plan est que j'ai besoin de réduire un grand tableau numpy enregistré sur le disque en supprimant les entrées. Lir

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Ajout d'un fichier npy à un autre fichier npy avec le même nombre de colonnes dans les deux fichiers

La taille des fichiers npy est d'environ 5 Go et la mémoire RAM d'environ 5 Go. Impossible donc de charger les deux tableaux. Comment charger un fichier npy et ajouter ses lignes à un autre fichier np

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Afficher un tableau numpy dans memmap

Je génère des données dans ma mémoire et je veux les convertir en numpy.memmap pour économiser de la RAM. Que devrais-je faire? mes données est: X_list_total_standardized=np.array(X_list_total_standar

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numpy signifie est plus grand que max pour memmap

J'ai un tableau d'horodatage, croissant pour chaque ligne de la 2ème colonne de la matrice X. Je calcule la valeur moyenne des horodatages et elle est supérieure à la valeur max. J'utilise un memmap n

-1La chaleur

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Divergence entre C mmap et nummap memmap

J'ai un fichier contenant un grand nombre, N, de flottants de 32 bits. Ce fichier est créé à l'aide numpys fonction memmap comme suit: mmoutput = np.memmap("filename", dtype='f4', mode='w+', offset=0,