Python - Pickleファイルへの保存時のデータ型の保持

Question

pickleファイルにnumpy配列の辞書を保存します。そして、新しい変数にそれらをunpicklingします。コードは次のようである：

酸洗：

# here the variables 'train_dataset', 'train_labels' etc are all np arrays. 
save = { 
    'train_dataset': train_dataset, 
    'train_labels': train_labels, 
    'valid_dataset': valid_dataset, 
    'valid_labels': valid_labels, 
    'test_dataset': test_dataset, 
    'test_labels': test_labels, 
    } 
pickle.dump(save, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) 

unpickle化：

save = pickle.load(f) 
train_dataset_new = save['train_dataset'] 
train_labels_new = save['train_labels'] 
valid_dataset_new = save['valid_dataset'] 
valid_labels_new = save['valid_labels'] 
test_dataset_new = save['test_dataset'] 
test_labels_new = save['test_labels'] 

ピクルスファイルからロードされた変数も、NPアレイでしょうか？できれば少し詳しく教えてください。 docsから直接引用

おかげ

Answer 1

：

がオープンされたファイルのオブジェクトファイルから文字列を読み取り、 ピクルスデータ列として解釈して、元のオブジェクト 階層を再構築して返します。

<type 'numpy.ndarray'>でロードされた変数のデータ型を確認するために少しテストコード：

import numpy as np 
import pickle 

#f = open("pickled.p", "wb") 

train_dataset = np.ones(5) 
train_labels = np.ones(5) 
valid_dataset = np.ones(5) 
valid_labels = np.ones(5) 
test_dataset = np.ones(5) 
test_labels = np.ones(5) 

print type(train_dataset) # <type 'numpy.ndarray'> 
print train_dataset.shape # <5L,> 

# here the variables 'train_dataset', 'train_labels' etc are all np arrays. 
save = { 
    'train_dataset': train_dataset, 
    'train_labels': train_labels, 
    'valid_dataset': valid_dataset, 
    'valid_labels': valid_labels, 
    'test_dataset': test_dataset, 
    'test_labels': test_labels, 
    } 
pickle.dump(save, open("save.p", "wb"), pickle.HIGHEST_PROTOCOL) 

save = pickle.load(open("save.p", "rb")) 
train_dataset_new = save['train_dataset'] 
train_labels_new = save['train_labels'] 
valid_dataset_new = save['valid_dataset'] 
valid_labels_new = save['valid_labels'] 
test_dataset_new = save['test_dataset'] 
test_labels_new = save['test_labels'] 

print type(train_dataset_new) # <type 'numpy.ndarray'> 
print train_dataset_new.shape # <5L,>