Python usa la biblioteca Numpy para cargar archivos Numpy (.npy) e inspeccionar su contenido

Introducción general

Para determinar el tipo de conjunto de datos de un archivo Numpy (.npy), puede usar la biblioteca Numpy en Python para cargar el archivo e inspeccionar su contenido. Aquí hay algunos pasos comunes:

1. Importe la biblioteca Numpy: Primero, asegúrese de tener la biblioteca Numpy instalada e impórtela:

import numpy as np

2. Cargar archivos Numpy: utilice np.load()la función para cargar archivos .npy:

data = np.load('your_file.npy')

3. Verifique las propiedades de los datos: una vez cargado el archivo .npy, puede verificar las propiedades de los datos para determinar su tipo. A continuación se muestran algunas propiedades comunes y sus significados:

   • data.dtype: Esto devolverá el tipo de datos de los datos. Por ejemplo, int32representa un entero de 32 bits, float64representa un número de punto flotante de 64 bits y <U5representa una cadena Unicode de 5 caracteres.
   • data.shape: Esto devolverá la forma de los datos, es decir, las dimensiones de los datos y el tamaño de cada dimensión. Por ejemplo, (100, 3)una matriz 2D con 100 filas y 3 columnas (64, 64, 3)representa una imagen de 64x64 píxeles con 3 canales.
   • data.ndim: Esto devolverá el número de dimensiones de los datos. Por ejemplo, 2 representa datos bidimensionales, 3 representa datos tridimensionales, etc.
   • data.size: Esto devolverá el número total de elementos en los datos.

4. Determine el tipo según los atributos: según los valores de los atributos anteriores, puede determinar inicialmente el tipo de datos en el archivo .npy. Por ejemplo, si el tipo de datos es un número entero y la dimensión es 2, podría ser una imagen que contenga valores de píxeles. Si el tipo de datos es de punto flotante y la dimensión es 1, probablemente se trate de datos numéricos unidimensionales.

5. Visualice los datos (opcional): si no está seguro del tipo de datos, puede intentar visualizar los datos para comprenderlos mejor. Por ejemplo, para datos de imágenes, puede usar Matplotlib para mostrar la imagen. Para datos numéricos, puede dibujar un histograma o un gráfico de líneas.

tipo.datos

data.dtypeLo que se devuelve es el tipo de datos (tipo de datos) de los datos almacenados en la matriz Numpy. Este tipo de datos suele ser un objeto de tipo de datos Numpy que representa el tipo de cada elemento de la matriz.

Numpy admite múltiples tipos de datos. Los siguientes son algunos tipos de datos comunes de Numpy y sus identificadores correspondientes:

• int32, int64, int16, int8: enteros con signo, que representan enteros de 32 bits, 64 bits, 16 bits y 8 bits respectivamente.
• uint32, uint64, uint16, uint8: enteros sin signo, que representan enteros sin signo de 32 bits, 64 bits, 16 bits y 8 bits respectivamente.
• float32, float64: Números de coma flotante, que representan números de coma flotante de 32 y 64 bits respectivamente.
• complex64, complex128: números complejos, que representan números complejos de 64 y 128 bits respectivamente.
• <U{n}: Cadena Unicode, donde {n} representa el número máximo de caracteres en la cadena.

Por ejemplo, si una matriz Numpy tiene un tipo de datos de int32, entonces los elementos de la matriz son todos enteros de 32 bits con signo. Si el tipo de datos es float64, entonces los elementos de la matriz son todos números de coma flotante de doble precisión de 64 bits.

<U319Representa que el tipo de datos en una matriz Numpy es una cadena Unicode, donde el número máximo de caracteres por cadena es 319 caracteres. Este es un tipo de datos Numpy que se utiliza para representar datos de texto. En este tipo de datos, cada elemento de la matriz es una cadena Unicode que puede contener una variedad de caracteres, incluidos letras, números, símbolos y caracteres especiales.

Por ejemplo, si tiene una matriz Numpy de tipo de datos <U319, cada elemento de esta matriz puede contener hasta 319 caracteres de datos de texto. Puede utilizar índices para acceder a cadenas individuales en una matriz y realizar operaciones de análisis o procesamiento de texto, como buscar, dividir, reemplazar, etc.

Tenga en cuenta que <U{n}representa {n}el número máximo de caracteres en la cadena de este tipo de datos. Puede elegir el número adecuado de caracteres para almacenar sus datos de texto según sus necesidades.

Puede data.dtypeverificar el tipo de datos de una matriz Numpy usando

datos.forma

data.shapeDevuelve la forma de una matriz Numpy, es decir, las dimensiones de la matriz y el tamaño de cada dimensión. Esta es una tupla que contiene información de tamaño para cada dimensión.

Por ejemplo, si tiene una matriz Numpy data, puede data.shapeusarla para obtener información de su forma, en la forma (n1, n2, n3, ...), donde n1, etc. representan el tamaño de cada dimensión. La longitud de la forma depende del número de dimensiones de la matriz.n2n3

Aquí hay unos ejemplos:

1. Para una matriz unidimensional, la forma será (n,), donde nrepresenta la longitud de la matriz.

2. Para una matriz bidimensional (matriz), la forma será (n1, n2), donde n1representa el número de filas y n2representa el número de columnas.

3. Para una matriz tridimensional, la forma será (n1, n2, n3).

4. Para matrices de dimensiones superiores, la forma contendrá un número correspondiente de tamaños de dimensión.

Por ejemplo, si tiene una (3, 4)matriz Numpy de forma que representa una matriz con 3 filas y 4 columnas, data.shapeentonces (3, 4).

Puede utilizarlo data.shapepara obtener información sobre las dimensiones de una matriz para poder comprender su estructura al procesar y analizar los datos.

datos.personas

data.ndimDevuelve el número de dimensiones de una matriz Numpy, también conocida como rango de la matriz. Este valor le indica cuántas dimensiones o ejes tiene la matriz.

Por ejemplo, si tiene una matriz unidimensional, data.ndimse devolverá 1, lo que indica que la matriz es unidimensional. Si tiene una matriz 2D, data.ndimse devolverá 2, lo que indica que la matriz es 2D, con filas y columnas. Si hay una matriz tridimensional, data.ndimse devolverá 3 y así sucesivamente.

La cantidad de dimensiones es muy importante para comprender y manipular matrices porque determina cuántos índices necesita usar para acceder a los elementos de la matriz. Por ejemplo, para una matriz bidimensional, debe proporcionar dos índices, uno para especificar filas y otro para columnas. El número de dimensiones es también la longitud de las tuplas en la forma de la matriz.

Aquí hay unos ejemplos:

• Matriz unidimensional: data.ndimdevuelve 1
• Matriz bidimensional (matriz): data.ndimdevuelve 2
• Matriz tridimensional: data.ndimdevuelve 3
• Matrices de dimensiones superiores: data.ndimdevuelven los valores correspondientes

Al inspeccionar data.ndim, puede determinar la cantidad de dimensiones de la matriz Numpy con la que está trabajando, lo que le ayuda a manipular correctamente la matriz al escribir código.

tamaño de datos

data.sizeDevuelve el número total de elementos en una matriz Numpy. Específicamente, representa la cantidad de elementos de datos contenidos en la matriz.

Por ejemplo, si tiene una (3, 4)matriz Numpy de forma que representa una matriz con 3 filas y 4 columnas, data.sizese devolverá 3 * 4 = 12porque la matriz contiene un total de 12 elementos.

Al marcar data.size, puede determinar la cantidad de elementos en la matriz, lo cual es muy útil para analizar y procesar datos de la matriz. Esto se puede usar para iterar sobre todos los elementos de una matriz, calcular estadísticas o asegurarse de que sus operaciones no se salgan de los límites.