使用numpy.save保存Numpy 2D数组列表（这些数组一起是锯齿状的）

Question

我有一个大的图像数据集。 当我使用图像时，我有几个组件 - 镜像图像，常规图像，特征向量矩阵和特征值向量。

我想存储它像：

training_sunsets_data = [cropped_training_sunsets,
                         mirrored_training_sunsets,
                         rgb_cov_eigvec_training_sunsets,
                         rgb_cov_eigval_training_sunsets]

np.save('training_sunsets_data',training_sunsets_data)

当我写这篇文章时，我正在测试它（因为我确信它会失败），最奇怪的事情发生在我这样做时：它起作用了。

此外，当我将其加载回代码时，它是类型ndarray，但它是一个锯齿状的数组。

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如果numpy不允许锯齿状多维数组，这怎么可能？ 我是否只是找到了一种在numpy中创建锯齿状数组的后门方法？

Answer 1

在我的机器上测试后：

  import numpy as np
  np.save('testnp.npy', [[2,3,4],[1,2]])
  np.load('testnp.npy')
  #   array([[2, 3, 4], [1, 2]], dtype=object)

如示例代码所示，加载的对象的类型为ndarray ，但其数据类型为object 。 这意味着， np.save存储了一个python对象数组，可以是任何东西。 根据文档，似乎使用python pickle来打包这些对象。

所以你没有找到后门，它表现得像预期的那样。

Answer 2

所以，为了看看你得到了什么，让我们运行一些代码。

>>> a =[np.array([[1,2,3],[4,5,6]]),np.array([[1,2],[3,4]])]
>>> type(a)
<type 'list'>
>>> np.array(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (2,3) into shape (2)

我们在这里看到，我们完全能够列出不同维度的np.array。 但是我们不能将该列表转换为np.array。

我怀疑你的语法是保存一个列表，并为列表中的每个元素加载一个维护类型为np.array的列表。

Answer 3

np.savez（）适合你的情况。 将每个保存为变量。