バイナリファイルを復元する方法を教えていただきたいです。

前提

現在FPGAのディープラーニング実装に伴い、デフォルトのデータセットがバイナリファイルのためデータがどのように配列されているのか確認したいため、復元する方法を知りたいと思っています。

実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。

▲▲機能を動作するようにする

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

python
1class Cucumber9(DenseDesignMatrix):
2    def __init__(self, which_set):
3
4        self.path = '/home/murakami/CUCUMBER-9/prototype_1'
5        self.img_shape = (3, 32, 32)
6        self.img_size = np.prod(self.img_shape) #3072
7
8        if which_set in {'train'}:
9            X, y = self.load_data()
10        elif which_set in {'test', 'valid'}:
11            X, y = self.load_data_test()
12
13        X = X.astype('float32')
14
15        super(CUCUMBER9, self).__init__(X=X, y=y)
16
17    def unpickle(self, file_name):
18        with open(file_name, 'rb') as f:
19            if sys.version_info.major == 2:
20                return pickle.load(f)
21            elif sys.version_info.major == 3:
22                return pickle.load(f, encoding='latin-1')
23
24    def load_data(self):
25
26        nb_train_samples = 2475
27
28        X = np.zeros((nb_train_samples, self.img_size), dtype='uint8')
29        y = np.zeros((nb_train_samples,1), dtype='uint8')
30        for i in range(1, 6):
31            fpath = os.path.join(self.path, 'data_batch_' + str(i))
32            batch_dict = self.unpickle(fpath)
33
34　　　　          print('batch_dict = '+batch_dict)
35
36            data = batch_dict['data']
37            labels = batch_dict['labels']
38
39            X[(i-1)*495:i*495, :] = data.reshape(495, self.img_size)
40            y[(i-1)*495:i*495, 0] = labels
41
42        return X, y
43
44

試したこと

34行目のようにprint文を追加して確認してみましたが、省略された形で辞書型の配列が出力されます。
できれば、省略されない形で出力できる方法を教えていただきたいです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python2.7

can110

2022/12/23 05:52

省略された形で出力される値の型はなんでしょうか？(numpy.arrayなど？）

iface

2022/12/23 06:33

おそらくnumpy.arrayだと思います。以下のような形で格納しておりまして、あまりにもデータが長すぎるので、間のデータが...のように省略されていました。 {'filename':[ '~.csv', '~.csv', ...], 　 'labels':[ 0, 0, , ...], 'data':array([[-440,-910,... ],[1135,-1031,.... ],[ ]...])}

行動規範の内容に同意します

回答2件

ありがとうございます。
やってみます。

投稿2022/12/23 07:21

iface

総合スコア42

ベストアンサー

できれば、省略されない形で出力できる方法を教えていただきたいです。

numpyやpandasなど、具体的な方法はそれぞれ異なりますが、その型において省略されないように出力できるようなオプション（があれば）を指定すればよいです。

Python
1import sys
2import numpy as np
3import pandas as pd
4
5np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
6
7pd.set_option('display.max_rows', None)
8pd.set_option('display.max_columns', None)
9pd.set_option('display.width', None)
10
11batch_dict = {
12    'list':[i for i in range(100)],
13    'dict':{i:i for i in range(100)}, 
14    'numpy':np.zeros((1,100)),
15    'df':pd.DataFrame([[i for i in range(100)]])}
16print(batch_dict)
17"""
18{'list': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99], 'dict': {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9, 10: 10, 11: 11, 12: 12, 13: 13, 14: 14, 15: 15, 16: 16, 17: 17, 18: 18, 19: 19, 20: 20, 21: 21, 22: 22, 23: 23, 24: 24, 25: 25, 26: 26, 27: 27, 28: 28, 29: 29, 30: 30, 31: 31, 32: 32, 33: 33, 34: 34, 35: 35, 36: 36, 37: 37, 38: 38, 39: 39, 40: 40, 41: 41, 42: 42, 43: 43, 44: 44, 45: 45, 46: 46, 47: 47, 48: 48, 49: 49, 50: 50, 51: 51, 52: 52, 53: 53, 54: 54, 55: 55, 56: 56, 57: 57, 58: 58, 59: 59, 60: 60, 61: 61, 62: 62, 63: 63, 64: 64, 65: 65, 66: 66, 67: 67, 68: 68, 69: 69, 70: 70, 71: 71, 72: 72, 73: 73, 74: 74, 75: 75, 76: 76, 77: 77, 78: 78, 79: 79, 80: 80, 81: 81, 82: 82, 83: 83, 84: 84, 85: 85, 86: 86, 87: 87, 88: 88, 89: 89, 90: 90, 91: 91, 92: 92, 93: 93, 94: 94, 95: 95, 96: 96, 97: 97, 98: 98, 99: 99}, 'numpy': array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
19        0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
20        0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
21        0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
22        0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
23        0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
24        0., 0., 0., 0.]]), 'df':    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99
250   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99}
26"""