如何在同一个文件中写入两种不同dtype类型的numpy数据？

分两种场景处理：

• 场景1：尚未生成原始grid.dat文件，直接生成带头部的目标文件
  这种方式效率最高，无需额外读写已有文件，直接按顺序写入头部、数据即可：

  import numpy as np
  
  # 构造头部4个i4类型数值
  header_arr = np.array([1, 720, 152, 129], dtype='i4')
  # 构造你原本要写入的f4类型Fortran序数组
  data_arr = np.asfortranarray([[x.T], [y.T], [z.T]], dtype='f4')
  
  # 按顺序写入文件
  with open('grid.dat', 'wb') as f:
      header_arr.tofile(f)
      data_arr.tofile(f)
  

• 场景2：已经生成了原始grid.dat文件，需要给现有文件追加头部
  先读取原始文件的全部内容，再拼接头部重新写入即可，操作前建议先备份原始文件避免数据丢失：

  import numpy as np
  
  # 读取原始文件的所有f4类型数据
  raw_data = np.fromfile('grid.dat', dtype='f4')
  # 构造头部数组
  header_arr = np.array([1, 720, 152, 129], dtype='i4')
  
  # 覆盖写入新的带头部的文件
  with open('grid.dat', 'wb') as f:
      header_arr.tofile(f)
      raw_data.tofile(f)
  

效果验证 #

你可以用下面的代码验证写入结果是否符合要求：

# 读取前4个i4类型值
read_header = np.fromfile('grid.dat', dtype='i4', count=4)
print(read_header)  # 输出 [  1 720 152 129] 即符合要求

# 跳过头部16字节（4个i4每个占4字节）读取原数据
read_data = np.fromfile('grid.dat', dtype='f4', offset=16)
# 后续按你需要的形状reshape即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harpreet Singh Chhabra