python中sqllite插入numpy数组到数据库的实现方法

sqllite里面并没有与numpy的array类型对应的数据类型，通常我们都需要将数组转换为text之后再插入到数据库中，或者以blob类型来存储数组数据，除此之外我们还有另一种方法，能够让我们直接以array来插入和查询数据，实现代码如下

import sqlite3
import numpy as np
import io

def adapt_array(arr):
    out = io.BytesIO()
    np.save(out, arr)
    out.seek(0)
    return sqlite3.Binary(out.read())

def convert_array(text):
    out = io.BytesIO(text)
    out.seek(0)
    return np.load(out)

# 当插入数据的时候将array转换为text插入
sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array)

# 当查询数据的时候将text转换为array
sqlite3.register_converter("array", convert_array)

#连接数据库
con = sqlite3.connect("test.db", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
cur = con.cursor()

#创建表
cur.execute("create table test (arr array)")

#插入数据
x = np.arange(12).reshape(2,6)
cur.execute("insert into test (arr) values (?)", (x, ))

#查询数据
cur.execute("select arr from test")
data = cur.fetchone()[0]

print(data)
# [[ 0  1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10 11]]
print(type(data))
# <type 'numpy.ndarray'>

实例代码看下Python 操作sqlite数据库及保存查询numpy类型数据

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 2019年3月6日

@author: Administrator
'''
import sqlite3
import numpy as np
import io

def adapt_array(arr):

    out = io.BytesIO()
    np.save(out, arr)
    out.seek(0)
    return sqlite3.Binary(out.read())

def convert_array(text):
    out = io.BytesIO(text)
    out.seek(0)
    return np.load(out)

# 创建数据库连接对象
conn = sqlite3.connect('sample_database.db', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)  # 连接到SQLite数据库
'''
sqlite3.PARSE_DECLTYPES
本常量使用在函数connect()里，设置在关键字参数detect_types上面。表示在返回一行值时，是否分析这列值的数据类型定义。如果设置了本参数，就进行分析数据表列的类型，并返回此类型的对象，并不是返回字符串的形式。

sqlite3.PARSE_COLNAMES
本常量使用在函数connect()里，设置在关键字参数detect_types上面。表示在返回一行值时，是否分析这列值的名称。如果设置了本参数，就进行分析数据表列的名称，并返回此类型的名称
'''
# 参数:memory:来创建一个内存数据库
# conn = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)

# Converts np.array to TEXT when inserting
sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array)

# Converts TEXT to np.array when selecting
sqlite3.register_converter("array", convert_array)

x = np.arange(12).reshape(2, 6)

# conn = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
cursor = conn.cursor()
# 创建数据库表
cursor.execute("create table test (arr array)")
# 插入一行数据
cursor.execute("insert into test (arr) values (?)", (x,))
# 提交
conn.commit()

cursor.execute("select arr from test")
data = cursor.fetchone()[0]

print(data)
'''
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]]
'''
print(type(data))
'''
<class 'numpy.ndarray'>
'''
cursor.close()  # 关闭Cursor
conn.close()  # 关闭数据库

以上就是python中sqllite插入numpy数组到数据库的实现方法的详细内容，更多关于python numpy数组的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python 实现将Numpy数组保存为图像

    第一种方案 可以使用scipy.misc,代码如下: import scipy.misc misc.imsave('out.jpg', image_array) 上面的scipy版本会标准化所有图像,以便min(数据)变成黑色,max(数据)变成白色.如果数据应该是精确的灰度级或准确的RGB通道,则解决方案为: import scipy.misc misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg') 第二种方案 使用P

  • python+numpy按行求一个二维数组的最大值方法

    问题描述: 给定一个二维数组,求每一行的最大值 返回一个列向量 如: 给定数组[1,2,3:4,5,3] 返回[3:5] import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,3]]) # 先求每行最大值得下标 index_max = np.argmax(x, axis=1)# 其中,axis=1表示按行计算 print(index_max.shape) max = x[range(x.shape[0]), index_max] print(max) # 注

  • Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例

    我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值.据我所知,最基础的方法是: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: result[x, y] = 255 有更简洁和pythonic的方式来做到这一点吗? 有没有更快(可能不那么简洁和/或不那么pythonic)的

  • python将txt等文件中的数据读为numpy数组的方法

    实际中,很多数据都是存为txt文件.csv文件等,但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的.本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法. 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3

  • python中sqllite插入numpy数组到数据库的实现方法

    sqllite里面并没有与numpy的array类型对应的数据类型,通常我们都需要将数组转换为text之后再插入到数据库中,或者以blob类型来存储数组数据,除此之外我们还有另一种方法,能够让我们直接以array来插入和查询数据,实现代码如下 import sqlite3 import numpy as np import io def adapt_array(arr): out = io.BytesIO() np.save(out, arr) out.seek(0) return sqlite

  • Python中的二维数组实例(list与numpy.array)

    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种. 好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的. 我们主要讨论list和numpy.array的区别: 我们可以通过以下的代码看出二者的区别 >>import numpy as np >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>a [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>type(a

  • python中找出numpy array数组的最值及其索引方法

    在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) >>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>&

  • Python中11种NumPy高级操作总结

    Python中11种NumPy高级操作总结

    目录 1.数组上的迭代 2.数组形状修改函数 1.ndarray.reshape 2.ndarray.flat 3.ndarray.flatten 3.数组翻转操作函数 1.numpy.transpose 2. numpy.ndarray.T 3.numpy.swapaxes 4.numpy.rollaxis 4.数组修改维度函数 1.numpy.broadcast_to 2.numpy.expand_dims 3.numpy.squeeze 5.数组的连接操作 1.numpy.stack 2.

  • python中字符串变二维数组的实例讲解

    有一道算法题题目的意思是在二维数组里找到一个峰值.要求复杂度为n. 解题思路是找田字(四边和中间横竖两行)中最大值,用分治法递归下一个象限的田字. 在用python定义一个二维数组时可以有list和numpy.array两种方式,看了几篇python中二维数组的建立的博客发现大多都是建立的初始化的二维数组,而我需要通过文件读取得到的是字符串,再把字符串转换为二维数组,找不到解决方法还是决定自己来转换. 首先,最开始的字符串输出如下,数字之间有空格 思路就是把先按换行符进行切片,再对每一行的字符再

  • 在Python中等距取出一个数组其中n个数的实现方式

    应用场景: 实验中不断得到新数据,想将数据图形化,但随着时间推移,数据越来越多, 此时需要我们等距选择数据列表中固定数量的数据,来进行图形化. 注:保留首尾数据. import numpy as np a = np.arange(0, 10) b = np.arange(0, 15) c = np.arange(0, 20) d = np.arange(0, 30) e = np.arange(10, 40) f = np.arange(0, 100) def pick_arange(arang

  • 浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

    本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性.默认缺省值是一样的:B.结果均包括开始值,不包括结束值: C.arange的参数为整数是,与range函数等价:D.都具备索引查找.要素截取等操作. (2)不同点:A.range函数的参数只能为整数,arange的参数为数值型,包括整数和浮点数: B.输出的数据类型不同,range的输出为列表(li

  • Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法

    首先,我的索引结构是酱紫的. 存储以name_id为主键的索引,待插入或更新数据为: 一般会有有两种操作: 以下图片为个人见解,我没试过能不能直接运行,但形式上没错. 数据不存在,我需要插入地址为空字符串. 单条插入: 批量插入: 该数据存在,我需要更新地址字段为空字符串. 单条更新: 批量更新: 总结 以上所述是小编给大家介绍的Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的! 您可能感兴趣的文章: 使用

  • Python中创建二维数组

    Python中创建二维数组

    二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即"数组的数组",类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式].二维数组又称为矩阵,行列数相等的矩阵称为方阵.对称矩阵a[i][j] = a[j][i],对角矩阵:n阶方阵主对角线外都是零元素. Python中创建二维数组 Python中的列表list可以当做一维数组使用,但是没有直接的定义使用二维数组.如果直接使用a = [][]会产生SyntaxError: invalid syntax语法不正确错误. 一般Python中创建二

  • Python中执行存储过程及获取存储过程返回值的方法

    本文实例讲述了Python中执行存储过程及获取存储过程返回值的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Pathon中如何执行存储过程呢?可以使用如下方法: 存储过程定义基本如下: ALTER procedure [dbo]. [mysp] @Station varchar ( 50), @SN varchar ( 50), @Info varchar ( 500) output , @Msg varchar ( 500) output 1. 使用adodbapi from adodbapi i

随机推荐