如何使用`np.fromfile`从二进制文件读取连续数组？

Jacob 发表于 Dev

雅各布

我想用Python读取二进制文件，其确切布局存储在二进制文件本身中。

该文件包含一个二维数组序列，每个数组的行和列尺寸在其内容之前存储为一对整数。我想连续读取文件中包含的所有数组。

我知道可以使用f = open("myfile", "rb")和来完成此操作f.read(numberofbytes)，但这非常笨拙，因为随后需要将输出转换为有意义的数据结构。我想将numpynp.fromfile与自定义一起使用dtype，但还没有找到一种方法来读取文件的一部分，使其保持打开状态，然后继续使用经过修改的进行读取dtype。

我知道我可以使用os到f.seek(numberofbytes, os.SEEK_SET)和np.fromfile多次，但是这将意味着在文件中很多不必要的跳来跳去的。

简而言之，我想要MATLAB fread（或至少类似C ++的东西ifstream read）。

做这个的最好方式是什么？

ali_m

您可以将打开的文件对象传递给np.fromfile，读取第一个数组的尺寸，然后读取数组内容（再次使用np.fromfile），并对同一文件中的其他数组重复该过程。

例如：

import numpy as np
import os

def iter_arrays(fname, array_ndim=2, dim_dtype=np.int, array_dtype=np.double):

    with open(fname, 'rb') as f:
        fsize = os.fstat(f.fileno()).st_size

        # while we haven't yet reached the end of the file...
        while f.tell() < fsize:

            # get the dimensions for this array
            dims = np.fromfile(f, dim_dtype, array_ndim)

            # get the array contents
            yield np.fromfile(f, array_dtype, np.prod(dims)).reshape(dims)

用法示例：

# write some random arrays to an example binary file
x = np.random.randn(100, 200)
y = np.random.randn(300, 400)

with open('/tmp/testbin', 'wb') as f:
    np.array(x.shape).tofile(f)
    x.tofile(f)
    np.array(y.shape).tofile(f)
    y.tofile(f)

# read the contents back
x1, y1 = iter_arrays('/tmp/testbin')

# check that they match the input arrays
assert np.allclose(x, x1) and np.allclose(y, y1)

如果阵列很大，可以考虑使用np.memmap与offset=到位的参数np.fromfile，以获得阵列的内容作为存储器映射，而不是将它们载入RAM。

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