Модуль / метод оптимизации объема памяти массива NumPy

Я занимаюсь созданием куба данных, который автоматически загружает и хранит геопространственные данные (в основном спутниковые изображения).

На данный момент я работаю со спутниковым снимком следующим образом:

1) Загрузите образ.

2) Откройте изображение.

3) Оптимизируйте изображение, применив коэффициент масштабирования, смещение и изменив тип данных.

4) Сохраните оптимизированный массив.

Шаг 3 на данный момент выполняется вручную, в том смысле, что мне нужно определить тип данных, коэффициент масштабирования и смещение, которые позволят достичь желаемой оптимизации / уменьшения объема памяти. Моя цель - сделать конечный файл как можно меньше.

Мне интересно, есть ли в Python модуль / метод, который может автоматически уменьшать объем памяти / размер массива?

Другими словами, что-то, что принимает любой массив и может его «минимизировать».

Может, pickle поможет?

Rohan Saxena 03.12.2018 16:01

Спасибо, но мне нужен массив в памяти - я просто хочу оптимизировать значения данных, чтобы использовать меньше памяти, то есть преобразовать float64 в uint16, используя коэффициенты масштабирования и смещения.

tda 03.12.2018 16:13

Ой, моя плохая. Вы ясно дали понять это в своем вопросе, не знаю, как я это пропустил. Думаю, кофе еще недостаточно.

Rohan Saxena 03.12.2018 17:17
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
3
60
0

Другие вопросы по теме