Eda*_*Eda 3 python arrays load numpy save
我想加载多个 numpy 文件并将它们放入像这样的数组中 ["file1.npy","file2.npy","file3.npy",......] 在此数组上应用 pca 降维。
任何帮助,将不胜感激
代码
k=1
for indexPatient in range(0, len(patients)):
interictalData_withoutpca=np.concatenate((interictalData, tmpData[0:22,start*256:end]), axis=1)
x=np.array(interictalData_withoutpca)
y=np.save('interictalData_matrix'+str(k)+'_'+patients[indexPatient]+'_'+str(l),x)
k+=1
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最简单的方法是:
filenames = ["file1.npy", "file2.npy", "file3.npy"]
combined_data = np.array([np.load(fname) for fname in filenames])
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这就要求每个文件中存储的数组具有相同的形状;否则你会得到一个对象数组而不是多维数组。
如果数据量很大并且您知道数据的形状,例如(n1, n2),预分配数据会更有效(在速度和内存方面):
combined_data = np.zeros((len(filenames), n1, n2))
for i, fn in enumerate(filenames):
combined_data[i, :, :] = np.load(fn)
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另请注意,生成数据的代码可以变得更加 Pythonic:
for k, patient in enumerate(patients, start=1):
idata = np.concatenate((interictalData, tmpData[0:22, start*256:end]), axis=1)
np.save(f'interictalData_matrix{k}_{patient}_{l}.npy', idata)
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