Array speichern - Geschwindigkeitsproblem mit f.write()

[SVPAM]

``numpy.save`` ist dir bekannt? ... Ich kann damit locker 10 Mio. Elemente speichern

Habe es gerade ausprobiert und es tut wirklich in <1sec:

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b=numpy.array(1e9)
outfile = 'numpysave.dat'
numpy.save(outfile, b)

Muss mir noch anschauen, was es mit diesem .npy Format auf sich hat und wie ich das für die nachgelagerte Auswertung nutzen kann. Habe schon http://docs.scipy.org/doc/numpy/referen ... .save.html gefunden.

Für alle, die so etwas auch interessant finden:

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a = ["0"] * 1000000000 # also 9 Zehnerpotenzen

führt zum Fehler:
"a = ["0"] * 1000000000
Memory Error"
wohingegen

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b=numpy.array(1e9)

problemlos angenommen und in <1sec verarbeitet wird.

[BlackJack]

@SVPAM: Dir ist aber schon klar, dass ``numpy.array(1e9)`` kein Array erzeugt, sondern *einen* Skalarwert!?

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In [248]: a = np.array(1e9)

In [249]: a
Out[249]: array(1000000000.0)

In [250]: len(a)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)

/home/bj/<ipython console> in <module>()

TypeError: len() of unsized object

In [251]: a.ndim
Out[251]: 0

[SVPAM]

dass ``numpy.array(1e9)`` kein Array erzeugt, sondern *einen* Skalarwert!?

Ok ... wieder etwas dazugelernt.