目前，我正在创建 .npz 压缩文件来存储大型 NumPy 数组。因此，每次我需要从文件加载数组时，由于这是一个频繁的过程，我就考虑将 NumPy 数组存储在数据库中。我正在使用 PostgreSQL 数据库。
您可以使用 bytea 列来完成此操作（它可以存储任意二进制文件）。您可以使用 pickle.dumps 将 numpy 数组转换为二进制字符串，然后根据需要插入到 postgres 中。然后，您可以选择该数据并使用 pickle.loads 取回数组。这是对类似问题的回答：https://stackoverflow.com/a/57644761/7386185 https://stackoverflow.com/a/57644761/7386185
根据阵列的大小，您可能需要考虑某种 Blob 存储，例如 Amazon S3。
如果您经常访问此数据并且这是生产环境，您可能需要考虑将此数据保留在内存中。如果您的数组足够大，无法将其在内存中保留太久，那么您应该考虑您的应用程序是否允许批量或缓冲区流式传输数据。
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