使用python3怎么讀取python2中的npy文件

這篇文章給大家介紹使用python3怎么讀取python2中的npy文件，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

python3讀取python2打包的npy文件會報錯，原因是編碼方式不同，所以只要在讀取的時候加上編碼方式即可。

解決方法

docs_train = np.load('./data/20news_clean/train.txt.npy', allow_pickle=True, encoding='bytes')
docs_test = np.load('./data/20news_clean/test.txt.npy', allow_pickle=True, encoding='bytes')

路徑中的文件是python2打包的。

補充：在Python 3中加載Python 2 .npy文件時出錯

我有.npy文件，它們是使用Python 2.7.9和Numpy版本1.11.3通過命令創(chuàng)建的np.save('filename')。這些文件是在外部計算機上生成的，該外部計算機是我們研究所的linux集群的一部分。

我將文件復制到本地計算機上，以便通過導入它們np.load('filename.npy')。在我的本地計算機上，我正在運行帶有Jupyter-Notebook的Python 3.5.2和Numpy版本1.13.0。

本地操作系統(tǒng)是Ubuntu 16.04.2。

當我嘗試在本地加載文件時，出現(xiàn)錯誤：

ValueError: invalid literal for int() with base 16

瀏覽了一些Stackoverflow問題后，我嘗試使用以下方式指定編碼：

np.load('filename.npy',encoding='latin1')

這給出了相同的錯誤。encoding='bytes'產(chǎn)量：

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

這是Traceback的較大片段：

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in load(file, mmap_mode, allow_pickle, fix_imports, encoding)
417       else:
418         return format.read_array(fid, allow_pickle=allow_pickle,
--> 419                     pickle_kwargs=pickle_kwargs)
420     else:
421       # Try a pickle

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/format.py in read_array(fp, allow_pickle, pickle_kwargs)
638       pickle_kwargs = {}
639     try:
--> 640       array = pickle.load(fp, **pickle_kwargs)
641     except UnicodeError as err:
642       if sys.version_info[0] >= 3:

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sympy/core/numbers.py in __new__(cls, num, prec)
823         else:
824           _mpf_ = mpmath.mpf(
--> 825             S.NegativeOne**num[0]*num[1]*2**num[2])._mpf_
826     elif isinstance(num, Float):
827       _mpf_ = num._mpf_

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

我猜想在Python和Numpy版本之間的轉換時，編碼有問題。關于如何導入文件的任何想法？

解決方案

如中所示，*。npy中數(shù)據(jù)的存儲方式是什么？，.npy文件為字節(jié)碼，如果您在十六進制編輯器中打開一個字節(jié)碼，則會看到該文件。

Python 2字節(jié)碼.pyc，.pyo文件無法在Python 3中運行，因為虛擬機和編譯器內部版本已隨主要版本更改。

同樣，NumPy的C內部結構和字節(jié)碼編譯器在Python 3中也發(fā)生了變化，從而破壞了向后兼容性。（這是有意的，因為字節(jié)碼并不是要持續(xù)那么長時間，或者不能與所創(chuàng)建的版本一起使用。）

這些變更的組成意味著，如果不對Python 3的字節(jié)碼解釋器和Python 3的NumPy進行大的更改，和/或從Python 2 NumPy字節(jié)碼到Python 3的轉譯器，則無法使用這些Python 2 .npy文件。 Python 3。

正如我之前提到的，這有點像X / Y問題。您不應該依賴.npy文件在各個版本之間工作，因為不能保證它們會保持一致，因為它們本質上是易失性格式（例如Python VM字節(jié)碼）。

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