将 numpy 数组转换为 memmap

Question

我在内存中生成一些数据，我想将其转换为 numpy.memmap 以节省 RAM。我应该怎么办？我的数据位于：

    X_list_total_standardized=np.array(X_list_total_standardized)

我知道我可以初始化一个空的 numpy.memmap：

X_list_total_standardized_memmap=np.memmap(self._prepared_data_location_npmemmap_X,dtype='float32',mode='w+')

将 X_list_total_standardized 存储到内存映射中最方便的方法是什么？谢谢

PS：下面的命令可以吗？

    X_list_total_standardized_memmap[:]=X_list_total_standardized[:]

Answer 1

我在 numpy 文档中找到了下一个示例：

data = np.arange(12, dtype='float32')
data.resize((3,4))
fp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=(3,4))
fp[:] = data[:]

所以你的最后一个命令没问题。