Uso de NumPy Fromfile para leer archivos binarios en Python

NumPy es una biblioteca de Python para el procesamiento numérico. Permite a los programadores trabajar con matrices y arreglos de datos de manera más eficiente que utilizando listas en Python nativo. Una de las funciones que proporciona NumPy es Fromfile, que se utiliza para leer datos binarios almacenados en un archivo.

Este artículo explicará cómo utilizar NumPy Fromfile para leer diferentes tipos de archivos binarios en Python. También se discutirán algunos de los desafíos que pueden presentarse al trabajar con archivos binarios y se proporcionarán soluciones para estos problemas.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Uso básico de NumPy Fromfile
Lectura de múltiples tipos de datos
Lectura de datos grandes
Ejemplos de codigos
Conclusión
Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo puedo saber el tamaño de una matriz NumPy una vez que los datos han sido leídos del archivo binario?
2. ¿Qué tipos de datos son admitidos por NumPy Fromfile?

Uso básico de NumPy Fromfile

Para leer un archivo binario con NumPy Fromfile, primero se debe abrir el archivo utilizando la función open(). Una vez que el archivo está abierto, se puede leer utilizando Fromfile.

Por ejemplo, si queremos leer un archivo llamado "datos.bin" que contiene enteros de 4 bytes, el código sería el siguiente:


import numpy as np

with open('datos.bin', 'rb') as f:
    datos = np.fromfile(f, dtype=np.int32)

En este ejemplo, "rb" se refiere a la lectura en modo binario. El segundo parámetro de NumPy Fromfile define el tipo de datos que se están leyendo, en este caso, enteros de 4 bytes. Los datos se almacenan en un arreglo NumPy llamado "datos".

Lectura de múltiples tipos de datos

A menudo, los archivos binarios contienen múltiples tipos de datos. Para leer estos datos, se debe definir un formato para los datos en el archivo binario. NumPy proporciona una función llamada "dtype" que se utiliza para definir este formato.

Por ejemplo, si queremos leer un archivo llamado "datos.bin" que contiene un entero de 4 bytes seguido de un flotante de 8 bytes, el código sería el siguiente:


import numpy as np

with open('datos.bin', 'rb') as f:
    dtype = np.dtype([('entero', np.int32), ('flotante', np.float64)])
    datos = np.fromfile(f, dtype=dtype)

En este ejemplo, se define el formato de los datos en el archivo binario utilizando una lista de tuplas. Cada tupla define el nombre del campo y el tipo de datos. Los datos se almacenan en un arreglo NumPy llamado "datos" con dos campos, uno llamado "entero" y el otro "flotante".

Lectura de datos grandes

Cuando se trabajan con archivos binarios grandes, puede haber problemas de memoria. Si intentamos leer un archivo binario completo en un arreglo NumPy, podemos quedarnos sin memoria en nuestra computadora.

Para evitar problemas de memoria, es posible utilizar la función NumPy Fromfile en un bucle y leer solo una porción del archivo a la vez. Para hacer esto, definimos la cantidad de datos que deseamos leer en cada iteración del bucle.

Por ejemplo, si queremos leer un archivo llamado "datos.bin" que contiene un millón de flotantes de 8 bytes y deseamos leer solo 100,000 a la vez, el código sería el siguiente:


import numpy as np

with open('datos.bin', 'rb') as f:
    cant_datos_por_iteracion = 100_000
    dtype = np.float64

    while True:
        datos = np.fromfile(f, dtype=dtype, count=cant_datos_por_iteracion)
        if not datos.size:
            break

        # Aquí se realiza algún procesamiento con los datos 
        # (p. ej., se almacenan en un archivo o se procesan en masa)

En este ejemplo, al contenido del archivo se accede en bloques con la cantidad de datos por iteración especificada en la variable "cant_datos_por_iteracion". En cada iteración, se procesan los datos de acuerdo a los requerimientos y se continúa leyendo desde donde quedó en el archivo.

Ejemplos de codigos

A continuación, se muestra un ejemplo de código que utiliza NumPy Fromfile para leer un archivo binario de audio y calcular la media de los datos.


import numpy as np

with open('audio.bin', 'rb') as f:
    cant_datos_por_iteracion = 100_000
    dtype = np.int16

    suma = 0
    cantidad_datos = 0

    while True:
        datos = np.fromfile(f, dtype=dtype, count=cant_datos_por_iteracion)
        if not datos.size:
            break

        cantidad_datos += datos.size
        suma += datos.sum()

    media = suma / cantidad_datos

    print("La media es:", media)

Conclusión

NumPy Fromfile es una función útil para leer datos binarios en Python. Permite a los programadores trabajar con archivos binarios de manera más eficiente y con menos consumo de memoria. La lectura de múltiples tipos de datos y la lectura de datos grandes se pueden gestionar fácilmente con NumPy Fromfile.

Para los programadores que trabajan con datos binarios en Python, NumPy Fromfile es una herramienta muy útil.

Preguntas frecuentes

¿Cómo puedo saber el tamaño de una matriz NumPy una vez que los datos han sido leídos del archivo binario?

Una vez que se han leído los datos del archivo binario en un arreglo NumPy, se puede utilizar la función "shape" para conocer las dimensiones de la matriz. Por ejemplo:


import numpy as np

with open('datos.bin', 'rb') as f:
    datos = np.fromfile(f, dtype=np.int32)

print("La matriz tiene forma:", datos.shape)

Esto imprimirá la forma de la matriz (por ejemplo, "(100,)").

¿Qué tipos de datos son admitidos por NumPy Fromfile?

NumPy Fromfile admite una amplia variedad de tipos de datos, incluyendo enteros de diferentes tamaños (int8, int16, int32, int64), flotantes de diferentes tamaños (float16, float32, float64), números complejos, bytes y booleanos. También se pueden definir tipos de datos personalizados utilizando la función "dtype".