将数据从 sqlite 导出到 numpy 数组

我不是程序员，我这样做纯粹是出于爱好。

我找到了一种将 numpy 数组保存到 sqlite 数据库中的方法

import sqlite3
import numpy

# Array of 4 columns and 100 rows
data = numpy.random.rand(100, 4)

# Create a sample database
conn = sqlite3.connect('sample.db')
cursor = conn.cursor()

# Create a new table with four columns
cursor.execute('''create table data (field1 real, field2 real, field3 real,    field4 real)''')
conn.commit()

# Insert the data array into the 'data' table
cursor.executemany('''insert into data values (?, ?, ?, ?)''', map(tuple,    data.tolist()))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

但我有一个问题，就是想找到一种方法来扭转这个过程。 我想从 numpy 数组中的数据库加载数据。一些建议在哪里可以找到一个简单的例子？

只需获取所有值即可。这给你一个元组列表。np.array()带你回到原始数组：

In [12]: cursor.execute('SELECT * from data')
Out[12]: <sqlite3.Cursor at 0xaf8e9d60>
In [13]: alist = cursor.fetchall()
In [14]: len(alist)
Out[14]: 100
In [15]: alist[0]
Out[15]: 
(0.3327498114993416,
 0.6164620040846208,
 0.5099007559772143,
 0.7808234554641948)
In [16]: data1 = np.array(alist)
In [17]: np.allclose(data, data1)
Out[17]: True

事实上它是一个元组列表并不重要。它与列表的列表一样好。