npz资源:C++中读取写入.npy和.npz文件的库


在计算机科学领域,特别是在数据分析和机器学习中,`numpy` 是 Python 的一个核心库,用于处理数组计算。`.npy` 和 `.npz` 文件格式是 `numpy` 用来存储数组数据的标准方式。`.npy` 文件用于单个数组,而 `.npz` 文件则可以存储多个数组,类似 ZIP 压缩文件。本篇将详细介绍如何在 C++ 中读取和写入这两种文件,并介绍相关的库——`cnpy`。 `.npy` 文件格式是二进制的,它包含了数组的数据类型、形状和实际数据。`.npz` 文件则是多个 `.npy` 文件打包在一起的 ZIP 文件,通常用于保存一组相关的数组数据。在 C++ 中,由于 `numpy` 并不直接支持 C++,因此需要借助第三方库来处理这些文件。 `cnpy` 是一个开源的 C++ 库,专门用于读写 `.npy` 和 `.npz` 文件。这个库提供了简单易用的 API,允许开发者在 C++ 代码中方便地导入和导出 `numpy` 数组。以下是使用 `cnpy` 库的基本步骤: 1. **安装 cnpy**: - 从 GitHub 下载 `cnpy` 源码,如 `cnpy-master-1`。 - 编译源码并链接到你的项目中。这通常涉及执行 `cmake` 和 `make` 命令,具体步骤取决于你的开发环境。 2. **读取 `.npy` 文件**: 使用 `cnpy::npy_load()` 函数,传入 `.npy` 文件的路径,返回一个 `NpyArray` 对象,该对象封装了数组的信息和数据。例如: ```cpp cnpy::NpyArray arr = cnpy::npy_load("path_to_your_file.npy"); ``` `arr.data` 可以获取到原始数据指针,`arr.shape` 是一个整数向量,表示数组的维度信息。 3. **读取 `.npz` 文件**: 使用 `cnpy::npz_load()` 函数,传入 `.npz` 文件的路径。返回一个字典,键为数组的名称,值为对应的 `NpyArray` 对象。例如: ```cpp std::map<std::string, cnpy::NpyArray> arrays = cnpy::npz_load("path_to_your_file.npz"); cnpy::NpyArray array1 = arrays["array_name1"]; cnpy::NpyArray array2 = arrays["array_name2"]; ``` 4. **写入 `.npy` 文件**: 创建 `NpyArray` 对象,设置数据和形状,然后调用 `cnpy::npy_save()` 函数。例如: ```cpp float* data = new float[100]; // 初始化数据... std::vector<int> shape = {10, 10}; // 假设是一个10x10的二维数组 cnpy::NpyArray outArray(data, shape, NPY_FLOAT); cnpy::npy_save("output.npy", outArray); delete[] data; ``` 5. **写入 `.npz` 文件**: 创建多个 `NpyArray` 对象,然后调用 `cnpy::npz_save()` 函数,传入一个映射,键为数组名称,值为 `NpyArray` 对象。例如: ```cpp cnpy::NpyArray array1 = ...; cnpy::NpyArray array2 = ...; std::map<std::string, cnpy::NpyArray> saveArrays = {{"array1", array1}, {"array2", array2}}; cnpy::npz_save("output.npz", saveArrays); ``` 在实际应用中,可能需要根据数据类型和内存管理策略进行适当的调整。`cnpy` 库提供了对多种数据类型的支持,包括 `int`, `float`, `double` 等,同时也支持多维数组。在处理大数据时,注意避免一次性加载整个数组到内存,可以采用分块读写的方式,以优化内存使用。 `cnpy` 是 C++ 与 `numpy` 数据交换的重要工具,通过它,C++ 开发者可以方便地读写 `.npy` 和 `.npz` 文件,实现与 Python 数据分析生态的无缝对接。在实际开发中,了解并掌握 `cnpy` 的使用,能极大地提高跨语言项目协作的效率。
































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