如何高效保存浮点数组为 ASCII 文件？

2024-03-25 18:42:10

将浮点数组快速保存为 ASCII 文件

简介

在数据科学和科学计算中，我们经常需要处理海量的数据，其中浮点数组非常常见。保存这些数组以进行进一步分析或归档至关重要。然而，使用传统的循环逐个保存数据非常耗时。本文将探讨如何使用 NumPy、struct 模块和并行处理来快速保存浮点数组到 ASCII 文件中。

NumPy 的 savetxt() 函数

NumPy 提供了 savetxt() 函数，它可以高效地将数组保存到文本文件中。savetxt() 函数允许指定分隔符，例如换行符，以分隔数组元素。

示例代码：

import numpy as np

data = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
np.savetxt('data.txt', data, delimiter='\n')

struct 模块

struct 模块提供了一个低级的二进制数据打包和解包的方法。我们可以使用它将浮点数打包为字节，然后将这些字节写入文件。

示例代码：

import struct

data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

with open('data.bin', 'wb') as f:
    for value in data:
        f.write(struct.pack('f', value))

并行处理

如果数组非常大，可以使用并行处理来加快保存过程。我们可以将数组拆分成较小的块，然后使用多进程或多线程同时写入这些块。

示例代码：

from multiprocessing import Pool

def save_chunk(chunk):
    with open('data.txt', 'a') as f:
        for value in chunk:
            f.write(str(value) + '\n')

data = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
chunks = np.array_split(data, 10)

with Pool(10) as pool:
    pool.map(save_chunk, chunks)