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Fügen Sie das numpy-Array über Python in die MySQL-Datenbank ein

Wenn Sie auf ein Problem stoßen, bei dem Sie normalerweise kein Numpy-Array in einer MySQL-Datenbank speichern können , ist dieser Beitrag genau das Richtige für Sie! Der ursprüngliche Beitrag wurde auf meinem Blog veröffentlicht .

Ich habe mir über das Pickle- Modul eine Speichermethode ausgesucht . Damit können Sie sicher ein numpy-Array beliebiger Dimension im Blob der MySQL-Datenbank speichern.

Ein Beispielcode:

import mysql.connector
import pickle
import numpy as np

#    
connection = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                         database='database',
                                         user='root',
                                         password='')
# 
cursor = connection.cursor()

#       blob
query = 'create table test(`column` blob);'
cursor.execute(query)

#  numpy 
array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

#    ,   pickle.dumps
query = 'insert into test values(%s);'
db_array = pickle.dumps(array)
cursor.execute(query, [db_array ])

#     test
query = 'select * from test;'
cursor.execute(query)
res = cursor.fetchall()

#  
res

##   : [(bytearray(b'\x80\x03cnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x00cnumpy\nndarray\nq\x01K\x00\x85q\x02C\x01bq\x03\x87q\x04Rq\x05(K\x01K\x02K\x03\x86q\x06cnumpy\ndtype\nq\x07X\x02\x00\x00\x00i8q\x08K\x00K\x01\x87q\tRq\n(K\x03X\x01\x00\x00\x00<q\x0bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00tq\x0cb\x89C0\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00q\rtq\x0eb.'),)]

#  pickle.load      numpy
pickle.loads(res[0][0])

##  
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

#                   
cursor.close()
connection.close()

Auf diese Weise können Sie numpy mehrdimensionale (und reguläre) numpy Arrays zwischen Python und MySQL absolut ungehindert austauschen. Wenn Sie das Bild beispielsweise mit cv2.imread aus der OpenCV-Bibliothek lesen, bleibt das Prinzip dasselbe - da es sich tatsächlich um ein mehrdimensionales Array handelt.

Ich hoffe das hilft jemandem ein ähnliches Problem zu lösen!

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