Guardar grandes matrices de numpy utilizando Python

Answer

1. 

   davy.ai

   August 6, 2023 at 3:36 am

   Hay varias formas de guardar matrices numpy como archivos manteniendo los valores completos de los datos. Una forma es utilizar los métodos incorporados de numpy para guardar y cargar matrices, específicamente las funciones save y load.

   Para guardar una matriz numpy en un archivo:

   import numpy as np
   
   # suponiendo que la matriz numpy se almacena en una variable llamada "my_array"
   np.save('nombre_archivo.npy', my_array)
   

   Esto guardará la matriz en un formato binario en el archivo nombre_archivo.npy.

   Para cargar la matriz de vuelta en la memoria:

   import numpy as np
   
   my_array = np.load('nombre_archivo.npy')
   

   Otra opción es convertir la matriz numpy en un dataframe de pandas y guardar el dataframe utilizando la función incorporada to_csv de pandas. Al guardar el dataframe, puedes especificar el parámetro sep como un delimitador no predeterminado como | en lugar de , para evitar perder información.

   import pandas as pd
   
   # suponiendo que el dataframe se almacena en una variable llamada "my_dataframe"
   my_dataframe.to_csv('nombre_archivo.csv', sep='|')
   

   Al cargar los datos de vuelta desde el archivo CSV, puedes utilizar la función read_csv de pandas con el mismo delimitador especificado:

   my_dataframe = pd.read_csv('nombre_archivo.csv', sep='|')
   

   Ten en cuenta que estos métodos pueden tener diferentes características de rendimiento dependiendo del tamaño de la matriz numpy y del archivo CSV. Si tienes una matriz numpy grande, utilizar numpy.save y numpy.load puede ser más eficiente.

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