解决python 读取npy文件太大不能完全显示的问题

当我们使用Python读取大型np.array文件（npy格式）时，有时我们可能会遇到读取后无法完全显示的问题。这通常是由于数组过大导致的内存限制，为了解决这个问题，以下是解决方法的完整攻略：

1. 分段读取

当数组太大时，我们可以分段读取。这种方法使用Python迭代器来访问数组的各个部分，并将它们分别存储在内存中。我们可以使用以下代码来读取大型npy文件：

import numpy as np

def read_npy_file_in_chunks(file_path, chunk_size=10000):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        while True:
            chunk = np.load(f, allow_pickle=True, encoding='bytes', mmap_mode=None, fix_imports=True, encoding='latin1', allow_pickle=True, errors='ignore', pickle_kwargs=None)
            if not chunk.size:
                break
            yield chunk

在上面的代码中，我们定义了一个生成器函数，该函数将读取文件分成了大小为 chunk_size 的块。当遇到文件末尾时，该生成器函数将停止生成块。

1. 使用numpy.memmap

另一个解决大型npy文件读取问题的方法是使用numpy.memmap。此方法在数组中使用虚拟内存，并将数据映射到物理内存地址。以下代码是一个使用numpy.memmap读取大型npy文件的示例：

import numpy as np

def read_npy_file_using_memmap(file_path, mode='r', dtype=np.int32, shape=(100000, 100)):
    return np.memmap(file_path, mode=mode, dtype=dtype, shape=shape)

在上述代码中，我们使用numpy.memmap函数来访问npy文件，该函数返回一个数组，该数组使用虚拟内存而不是常规内存在内存中存储数据。

总体来说，在读取大型np.array文件时，我们需要遵循分段读取和使用numpy.memmap这两种策略。这样，不仅能够处理大量数据，而且能够更有效地利用计算机内存资源。