为什么 np.save() 在磁盘上占用这么多空间答案

【问题标题】：Why does np.save() take so much space on disk为什么 np.save() 在磁盘上占用这么多空间
【发布时间】：2018-08-20 05:31:55
【问题描述】：

我存储的 numpy 数组包含一个图像。图像大小为 23.4 KB，但 .npy 文件大小为 4 MB

import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array

image=load_img('image.JPEG')
array=img_to_array(image)
np.save('sample.npy',array)

【问题讨论】：

我希望 JPEG 压缩成为其中的重要组成部分；我认为您正在构建的数组没有任何压缩。
图片的分辨率是多少？

标签： python numpy keras

【解决方案1】：

numpy.save()

未压缩的二进制文件

如果你需要压缩它使用

numpy.savez_compressed()

使用压缩存档压缩

【讨论】：

savez_compressed 和 savez 可能正在压缩，但对于大小为 (3,1000,1000) 的 float64 矩阵，这并没有真正的帮助。大小从 ~25 MB 变为 ~21MB

【解决方案2】：

因为np将其保存为矩阵，这意味着没有压缩。但是JPEG 无疑是一种压缩格式。或许你可以把原图转成BMP，看看它的大小，BMP是一种没有压缩的格式。

【讨论】：

【解决方案3】：

它还取决于你的 np 矩阵的 dtype。图像可能是量化值（可能是 uint），而矩阵可能是 float64。将 dtype 更改为 uint 应该会减少使用的空间

【讨论】：