Python 查找保存的numpy数组（.npy或.npz）的形状而不加载到内存中

我有一个巨大的压缩numpy阵列保存到磁盘上（内存约20gb，压缩时要少得多）。我需要知道这个数组的形状，但是我没有可用的内存来加载它。如何在不将numpy数组加载到内存的情况下找到它的形状？

在

mmap\u模式下打开该文件可能会奏效

也可以在不读取数据缓冲区的情况下读取头块，但这需要进一步深入底层
lib/npyio/format
code。我在最近一个关于在一个文件中存储多个数组（并读取它们）的问题中探讨了这一点

这样做：

import numpy as np
import zipfile

def npz_headers(npz):
    """Takes a path to an .npz file, which is a Zip archive of .npy files.
    Generates a sequence of (name, shape, np.dtype).
    """
    with zipfile.ZipFile(npz) as archive:
        for name in archive.namelist():
            if not name.endswith('.npy'):
                continue

            npy = archive.open(name)
            version = np.lib.format.read_magic(npy)
            shape, fortran, dtype = np.lib.format._read_array_header(npy, version)
            yield name[:-4], shape, dtype

这适用于.npy，但不适用于.npz。我认为mmap对.npz一点用处都没有——如果数据是压缩的，也就是
np.savez_compressed（）
。在
npz
存档中执行任何操作都需要深入到加载程序的分支
np.lib.npyio.NpzFile
。关键文件格式信息确实在
np.lib.npyio.format
中。我已经在这里的答案中实现了它。这个答案是完美的，应该是公认的答案。。。
import numpy as np
import zipfile

def npz_headers(npz):
    """Takes a path to an .npz file, which is a Zip archive of .npy files.
    Generates a sequence of (name, shape, np.dtype).
    """
    with zipfile.ZipFile(npz) as archive:
        for name in archive.namelist():
            if not name.endswith('.npy'):
                continue

            npy = archive.open(name)
            version = np.lib.format.read_magic(npy)
            shape, fortran, dtype = np.lib.format._read_array_header(npy, version)
            yield name[:-4], shape, dtype