Warum konnte np.load() meine ndarray-Daten nicht in einer gebeizten Datei lesen?

Question

Ich versuche, eine Tensor-Daten zu analysieren, aber ich konnte die Daten in der ausgewählten Datei nicht mit np.load() lesen. Mein Python-Code ist wie folgt:

import pickle 
import numpy as np 
import sktensor as skt 
import numpy.random as rn 

data = np.ones((10, 8, 3), dtype='int32') # 3-mode count tensor of size 10 x 8 x 3 
##data = skt.dtensor(data) 

with open('data.dat', 'w+') as f: # can be stored as a .dat using pickle 
    pickle.dump(data, f) 

with open('data.dat', 'r+') as f: # can be loaded back in using pickle.load 
    tmp = pickle.load(f) 
    assert np.allclose(tmp, data) 

Aber als ich versuchte np.load() zu verwenden, um die Daten in data.bat zu laden, wie folgt:

np.load('G:\data.dat') 

Einige Fehler erscheint als“

Traceback (most recent call last): 
    File "<pyshell#34>", line 1, in <module> 
    np.load('D:/GDELT_Tensor/data.dat', mmap_mode = 'r') 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 416, in load 
    "Failed to interpret file %s as a pickle" % repr(file)) 
IOError: Failed to interpret file 'D:/data.dat' as a pickle. 

Wer kann mir helfen?

Answer 1

nicht die Gurke Modul NumPy verwenden Sie Arrays zu speichern. Stattdessen hier eine der Methoden verwenden : http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.io.html

Es gibt sogar eine, die Gurke unter der Haube, zum Beispiel verwendet:

np.save('data.dat', data) 
tmp = np.load('data.dat') 

Ein anderes Format wie CSV oder HDF5 für die meisten Anwendungen besser geeignet sein könnte - vor allem, wenn Sie mit nicht zusammenarbeiten möchten -Python-Systeme.