用Python将大量浮点数存储在文件中的最佳方法？
提问于 2020-02-10 12:16:16
我有一个程序，生成一个非常大的浮点数序列，通常是数千万左右。我需要一个很好的方法把它们保存在一个文件里。我将按顺序编写它们，并使用Python阅读它们。浮点数在一个一维数组中，如下所示：
[39534.543, 834759435.3445643, 1.003024032, 0.032543, 434.0208...](这些数字都是例子，我只是用键盘来制造它们。)
生成数字的代码：
for x in range(16384):
for y in range(16384):
float = <equation with x and y>
<write float to file>
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-02-10 12:28:05
可以使用struct.pack函数将浮点数存储为64位双倍：
from struct import pack, unpack
array = [39534.543, 834759435.3445643, 1.003024032, 0.032543, 434.0208]
with open('store', 'wb') as file:
file.write(pack('d' * len(array) , *array))以便以后可以使用struct.unpack检索数组的值。
with open('store', 'rb') as file:
packed = file.read()
array = unpack('d' * (len(packed) // 8), packed) # 8 bytes per doubleStack Overflow用户
发布于 2020-02-10 13:08:16
你的一些数字看起来太短了，不可能是随机的。因此，您可以通过压缩将它们存储在每个浮动中的小于8个字节。例如：
商店：
import lzma
array = [39534.543, 834759435.3445643, 1.003024032, 0.032543, 434.0208]
with open('store', 'wb') as file:
file.write(lzma.compress(repr(array).encode()))负载：
import lzma, ast
with open('store', 'rb') as file:
array = ast.literal_eval(lzma.decompress(file.read()).decode())
print(array)即使有随机数据，我平均得到的字节也不到8个字节：
>>> n = 10**5
>>> a = [random.random() for _ in range(n)]
>>> len(lzma.compress(repr(a).encode())) / n
7.98948诚然，这是相当缓慢的，但至少对我的随机数据。对于非随机数据来说可能更快。或者尝试一个较低的压缩水平或其他压缩。pickle模块还提到了压缩，因此这可能值得一试。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60157757
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