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0. 引言

np.memmap 是 NumPy 提供的一种用于内存映射大文件的类，允许大文件不完全加载到内存中，而是通过内存映射的方式部分加载。这在处理无法完全放入内存的大型数据集时非常有用。以下是 np.memmap 的基本用法及其详细说明。

1. 基本用法

官方介绍，看这里

class numpy.memmap(filename, dtype=<class 'numpy.ubyte'>, mode='r+', offset=0, shape=None, order='C')[source]

2. 参数说明

• filename：文件的名称或路径。
• dtype：数据类型（如 float32、int64 等）。
• mode：文件打开模式，常见模式包括：
  • 'r'：只读模式。
  • 'r+'：读写模式。
  • 'w+'：读写模式，文件存在则覆盖，不存在则创建。
  • 'c'：只读模式，文件存在则打开，不存在则创建（仅写入内存，不写入磁盘）。
• shape：数据的形状。
• offset：文件开始处的偏移量。
• order：数组的存储顺序，'C' 表示行优先（C 风格），'F' 表示列优先（Fortran 风格）。

3. 例子

3.1 读取内存映射文件

通过以下步骤创建一个 memmap 对象：

1. 导入 NumPy 库：

import numpy as np

2. 创建或打开一个内存映射文件：

# 创建一个内存映射文件
filename = 'memmap_file.dat'
shape = (1000, 1000)  # 文件的形状
dtype = 'float32'  # 数据类型

# 创建一个 memmap 对象
data = np.memmap(filename, dtype=dtype, mode='w+', shape=shape)

# 现在可以像操作普通 NumPy 数组一样操作 memmap 对象
data[:10, :10] = np.random.rand(10, 10)

# 确保将数据写入磁盘
data.flush()

创建好 memmap 对象后，可以将其视为一个普通的 NumPy 数组进行读取和操作。

# 读取内存映射文件
data = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', shape=shape)

# 访问数据
print(data[:10, :10])

3.2 修改内存映射文件

在读写模式下，可以对 memmap 对象的数据进行修改。

# 打开文件进行读写
data = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r+', shape=shape)

# 修改数据
data[0, 0] = 999.99

# 确保将修改写入磁盘
data.flush()

4. 使用场景

（1） 处理大数据集：当数据集非常大，无法完全加载到内存中时，可以使用 np.memmap 来处理部分数据。
（2）持久化数据：数据处理结果可以直接保存到磁盘，以便后续读取和分析。
（3）共享内存：不同进程间可以通过内存映射文件共享数据。

5. 注意事项

（1）性能：由于涉及磁盘操作，内存映射的访问速度通常比纯内存操作要慢。应尽量减少随机访问，尽量按顺序读取数据。
（2） 一致性：确保在多进程环境下对内存映射文件的操作是安全的，防止数据竞争。
（3） 文件大小：确保文件系统支持创建和操作大文件。

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