Python 2.7 如何存储多个大型多维数组？

我有一个深度学习模型，它生成一个大小为2x2x4096的输出多维数组。 然后每个输入图像有40000个这样的输出。 如何在python中实现这一点？ Hdf5格式似乎是一个有趣的方向

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有人能给我指出正确的方向吗？

我建议使用HDF5。将数组放入文件非常简单，如下所示：

import numpy as np
import tables

a = np.arange(100)
h5_file = tables.open_file('my_array.h5', mode='w', titel='many large arrays')
h5_file.create_array('/', 'my_array', a)
h5_file.close()

具有10个多维数组的示例：

import numpy as np
import tables

my_arrays = [np.ones((2, 2, 4098)) for x in range(10)]

h5_file = tables.open_file('my_array.h5', mode='w', titel='many large arrays')

for n, arr in enumerate(my_arrays):
    h5_file.create_array('/', 'my_array{}'.format(n), arr)
h5_file.close()

查看带有

h5ls

的文件结构：

h5ls my_array.h5
my_array0                Dataset {2, 2, 4098}
my_array1                Dataset {2, 2, 4098}
my_array2                Dataset {2, 2, 4098}
my_array3                Dataset {2, 2, 4098}
my_array4                Dataset {2, 2, 4098}
my_array5                Dataset {2, 2, 4098}
my_array6                Dataset {2, 2, 4098}
my_array7                Dataset {2, 2, 4098}
my_array8                Dataset {2, 2, 4098}
my_array9                Dataset {2, 2, 4098}

读回数据很容易

阅读全文：

import tables

h5_file = tables.open_file('my_arrays.h5', mode='r')

for node in h5_file:

    print(node)

输出：

/ (RootGroup) ''
/my_array0 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array1 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array2 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array3 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array4 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array5 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array6 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array7 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array8 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array9 (Array(2, 2, 4098)) ''

/my_array0 (Array(2, 2, 4098)) ''

或者只是一个名字：

print(h5_file.root.my_array0)

输出：

/ (RootGroup) ''
/my_array0 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array1 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array2 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array3 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array4 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array5 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array6 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array7 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array8 (Array(2, 2, 4098)) ''
/my_array9 (Array(2, 2, 4098)) ''

/my_array0 (Array(2, 2, 4098)) ''

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你想节省空间吗？这取决于数据中的关联类型。NetCDF通过内置无损压缩实现HDF5。空间不是问题。易用性是优先考虑的。多维数组（很多）能用吗？。请告诉我怎么读。