npy формат чем открыть
В науке о данных требуются быстрые вычисления и трансформация данных. Родные NumPy объекты в Python имеют такое преимущество над обычными программными объектами. Они работают так же просто, как чтение числовых данных из файла на диске. Мы продемонстрируем преимущество с несколькими строками кода.
Вступление
Numpy это сокращение от Numerical Python(числовой Python). Это фундаментальный пакет, необходимый для высокопроизводительных научных вычислений и анализа данных в экосистеме Python. Для почти всех высокоуровневых инструментов, таких как Pandas и scikit-learn был использован этот пакет. TensorFlow использует массивы NumPy как фундаментальный строительный блок, поверх которого они строят свои Tensor-объекты и графики потоков для глубоко изучающих заданий(что делает сложным использование линейных алгоритмов из алгебры для большого списка чисел).
Много статей было написано для демонстрации преимущества NumPy-массивов над классическими списками Python. Вы будете часто сталкиваться с этими утверждениеми, когда читаете о науке о данных, машинном изучении или просто Python-топики. В качестве аргументов обозначают, что NumPy быстрее за счёт своей векторной реализации и за счёт того, что многие основные его подпрограммы написаны на C (основанным на фреймворке CPython). И это в самом деле так(это статья — прекрасная демонстрация различных вариантов того, как можно работать с NumPy. Можно даже написать скелет для C с помощью NumPy API). Массивы NumPy представляют из себя плотно упакованные массивы однородного типа. Списки Python, напротив, представляют собой массивы указателей на объекты, даже если они все одного типа. Вы получаете определение локальности ссылки.
В одной из моих наиболее цитируемых статей на Towards Data Science я демонстрировал преимущество использования векторизированных операций NumPy по сравнению с традиционным для программирования циклом for.
Это стандартный бинарный файл для хранения одного произвольного NumPy-массива на диске. Формат хранит всю необходимую информацию о форме и типе данных для правильного восстановления массива даже на другой машине с другой архитектурой. Формат разрабатывался максимально просто, но с целью выполнять его ограниченные цели. Реализация планировалась быть выполнена на чистом Python и распространяться как часть основного NumPy-пакета.
Формат должен иметь следующие возможности:
Демо-использование простого кода
Как всегда, вы можете скачать шаблон кода в Notepad на странице моего Guthub-репозитория. Здесь я покажу основной отрывок из кода.
Для начала обычный метод чтения SCV-файла как список и конвертация его в ndarray.
np.save(‘fnumpy.npy’, array_lst)
Потому что если вы это сделаете, то следующее прочтение данных с диска будет невероятно быстрым!
И даже не важно, хотите ли вы загрузить данные в каком-то другом виде…
В этой статье мы демонстрируем выгоду от использования родного NumPy формата файла по сравнению с CSV для чтения больших наборов числовых данных. Это может быть полезной хитростью, если один и тот же CSV-файл должен прочитаться большое количество раз.
Aug 26, 2018 · 5 min read
В науке о данных требуются быстрые вычисления и трансформация данных. Родные NumPy объекты в Python имеют такое преимущество над обычными программными объектами. Они работают так же просто, как чтение числовых данных из файла на диске. Мы продемонстрируем преимущество с несколькими строками кода.
Вступление
Numpy это сокращение от Numerical Python(числ о вой Python). Это фундаментальный пакет, необходимый для высокопроизводительных научных вычислений и анализа данных в экосистеме Python. Для почти всех высокоуровневых инструментов, таких как Pandas и scikit-learn был использован этот пакет. TensorFlow использует массивы NumPy как фундаментальный строительный блок, поверх которого они строят свои Tensor-объекты и графики потоков для глубоко изучающих заданий(что делает сложным использование линейных алгоритмов из алгебры для большого списка чисел).
Много статей было написано для демонстрации преимущества NumPy-массивов над классическими списками Python. Вы будете часто сталкиваться с этими утверждениеми, когда читаете о науке о данных, машинном изучении или просто читая Python-топики. В качестве аргументов обозначают, что NumPy быстрее за счёт своей векторной реализации и за счёт того, что многие основные его подпрограммы написаны на C (основанным на фреймворке CPython). И это в самом деле так(это статья — прекрасная демонстрация различных вариантов того, как можно работать с NumPy. Можно даже написать скелет для C с помощью NumPy API). Массивы NumPy представляют из себя плотно упакованные массивы однородного типа. Списки Python, напротив, представляют собой массивы указателей на объекты, даже если они все одного типа. Вы получаете определение локальности ссылки.
В одной из моих наиболее цитируемых статей на Towards Data Science я демонстрировал преимущество использования векторизированных операций NumPy по сравнению с традиционным для программирования циклом for.
Это стандартный бинарный файл для хранения одного произвольного NumPy-массива на диске. Формат хранит всю необходимую информацию о форме и типе данных для правильного восстановления массива даже на другой машине с другой архитектурой. Формат разрабатывался максимально просто, но с целью выполнять его ограниченные цели. Реализация планировалась быть выполнена на чистом Python и распространяться как часть основного NumPy-пакета.
Формат должен иметь следующие возможности:
Демо-использование простого кода
Как всегда, вы можете скачать шаблон кода в Notepad на странице моего Guthub-репозитория. Здесь я покажу основной отрывок из кода.
Для начала обычный метод чтения SCV-файла как список и конвертация его в ndarray.
Потому что если вы это сделаете, то следующее прочтение данных с диска будет невероятно быстрым!
И даже не важно, хотите ли вы загрузить данные в каком-то другом виде…
В этой статье мы демонстрируем выгоду от использования родного NumPy формата файла по сравнению с CSV для чтения больших наборов числовых данных. Это может быть полезной хитростью, если один и тот же CSV-файл должен прочитаться большое количество раз.
Расширение файла NPY
Оглавление
Мы надеемся, что вы найдете на этой странице полезный и ценный ресурс!
1 расширений и 0 псевдонимы, найденных в базе данных
✅ NumPy Data File
Другие типы файлов могут также использовать расширение файла .npy.
По данным Поиск на нашем сайте эти опечатки были наиболее распространенными в прошлом году:
Это возможно, что расширение имени файла указано неправильно?
Мы нашли следующие аналогичные расширений файлов в нашей базе данных:
Если дважды щелкнуть файл, чтобы открыть его, Windows проверяет расширение имени файла. Если Windows распознает расширение имени файла, файл открывается в программе, которая связана с этим расширением имени файла. Когда Windows не распознает расширение имени файла, появляется следующее сообщение:
Windows не удается открыть этот файл:
Чтобы открыть этот файл, Windows необходимо знать, какую программу вы хотите использовать для его открытия.
Если вы не знаете как настроить сопоставления файлов .npy, проверьте FAQ.
🔴 Можно ли изменить расширение файлов?
Изменение имени файла расширение файла не является хорошей идеей. Когда вы меняете расширение файла, вы изменить способ программы на вашем компьютере чтения файла. Проблема заключается в том, что изменение расширения файла не изменяет формат файла.
Если у вас есть полезная информация о расширение файла .npy, напишите нам!
Дата публикации May 7, 2019
Введение
Прежде всего, большое спасибо моим последователям за то, что они придерживались меня в последние несколько месяцев, я был ужасно занят и у меня не было много времени, чтобы выкачивать статьи. Я решил, что частичным средством для этого является сделать некоторые короче и легче переваривать статьи, которые будет легче производить! Поэтому это моя первая попытка сделатькратко- и-к-точкестатья.
Я надеюсь, что вы найдете это полезным!
Удостовериться вследите за моим профилем Если вам понравилась эта статья и вы хотите увидеть больше!
TL; DR:
Чтение 10 миллионов файлов точек данных из хранилища:
На сегодняшний день это самый быстрый способ загрузки данных.
🥈 2-е место: CSV-файлы со временем: 2,66 секунды.
🥉 3-е место: TXT-файлы со временем: 9,67 секунд.
Это так медленно по сравнению с другими, что это больно.
Если вы когда-либо выполняли какую-либо обработку данных в Python, вы, несомненно, сталкивалисьNumpyа такжеПанды, Это гигантыНаука о данных в Pythonи стоять в качестве основы для многих других пакетов, а именноNumpyобеспечивает фундаментальные объекты, используемые какScikit-Learnа такжеTensorflow!
Так почему я говорю об этих пакетах и почемуNumpyособенно? Ну, как вы знаете, «промышленный стандарт»В отношении данных-файлов.csvфайлы. Теперь, когда это удобно, эти файлы оченьООН—оптимизированныйпо сравнению с альтернативами, такими как.npyфайлы предоставлены как любезностьNumpy.
«Кому интересно, давайте посмотрим код и доказательства!»
Хорошо, дальше с шоу!
Начнем с простого создания 10 миллионов случайных точек данных и сохранения их в виде значений, разделенных запятыми:
Теперь давайте загрузим это традиционными средствами и сделаем простое изменение формы данных:
Это вывод, который я получаю:
Теперь вы можете подумать, что изменение формы предотвращает более быструю загрузку, но даже если мы не делаем никаких изменений, мы получаем такое же время!
Что дает мне следующий вывод:
Давайте разберемся!
Теперь давайте загрузим его и посмотрим, какое у нас время:
Что дает мне следующий вывод:
Теперь вы можете подумать, что это обман, потому что мы также загружаем данные в Pandas DataFrame, но оказывается, что потери времени для этого незначительны, если мы читаем так:
И раз мы получим следующее:
Вынос
Удостовериться вследите за моим профилем Если вам понравилась эта статья и вы хотите увидеть больше!
Ipynb — кто это и с чем его есть?
Что такое этот ваш jupyter notebook?
Jupyter-ноутбук — это среда разработки, где сразу можно видеть результат выполнения кода и его отдельных фрагментов. Отличие от традиционной среды разработки в том, что код можно разбить на куски и выполнять их в произвольном порядке. Представьте, что вы можете написать кусочек кода на салфетке и сказать салфетке: «Выполнись».
Немного объясню по подробнее, jupyter notebook это своего рода python, только модифицированный. Представьте, что Вам нужно на основе результатов предикта построить график, или допустим у Вас есть какая-та модель, и на основе её надо построить график в matplotlib или seoborn. Если база данных большая, то что бы изменить какую-лиюо строчку, или слой в модели и заново все просчитать потребуется много времени. С ipynb же вы можете загрузить допустим датасет один раз, и дальше не делать это повторно при рестарте кода. Здорово же!)
Существует множество редакторов для формата ipynb, но зачастую подготовка к кодингу занимает много времени, я же предлагаю воспользоваться Visual Studio Code.
Кто не знает или не работал с Vs, установить ее можно по этой ссылке.
Дальше следует установить python и подключить его к vs.
Когда у нас есть vs с подключенным python мы можем приступить к скачиванию jupyter notebook. Сделать это можно перейдя к вкладке Extensions в панели слева или нажав Ctrl+Shift+X
Lightshot крутая штука) 
Там будет поле поиска в которое нужно забить слово Jupyter. Из всех плагинов надо выбрать этот. И нажать Install. Собственно все) Теперь надо лишь дождаться уведомления о том, что плагин скачен.
Самое интересное. Начало кодинга
Я буду использовать датасет про уровень счастья в разных годах и странах, и уровень доллара.
По нажатию на зеленый треугольник мы загрузим эти библиотеки, тут и начинается магия jupyter. Мы импортируем библиотеки, и все мы больше не должны тратить на это время.
Но вся прелесть не только в этом, в итоге мы получаем файл с кодом и картинками в нем! Теперь если мы хотим выложить это на гитхаб у нас будут красивый код с картинками
2-я часть выйдет скоро, она будет про дополнительную библиотеку Ipython.