保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy
参数介绍
numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)
file:文件名/文件路径
arr:要存储的数组
allow_pickle:布尔值,允许使用Python pickles保存对象数组(可选参数,默认即可)
fix_imports:为了方便Pyhton2中读取Python3保存的数据(可选参数,默认即可)
>>> import numpy as np
#生成数据
>>> x=np.arange(10)
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
#数据保存
>>> np.save('save_x',x)
#读取保存的数据
>>> np.load('save_x.npy')
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
这个同样是保存数组到一个二进制的文件中,但是厉害的是,它可以保存多个数组到同一个文件中,保存格式是.npz
,它其实就是多个前面np.save的保存的npy
,再通过打包(未压缩)的方式把这些文件归到一个文件上,不行你去解压npz
文件就知道了,里面是就是自己保存的多个npy
.
参数介绍
numpy.savez(file, *args, **kwds)
file:文件名/文件路径
*args:要存储的数组,可以写多个,如果没有给数组指定Key,Numpy将默认从'arr_0','arr_1'的方式命名
kwds:(可选参数,默认即可)
>>> import numpy as np
#生成数据
>>> x=np.arange(10)
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> y=np.sin(x)
>>> y
array([ 0. , 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 ,
-0.95892427, -0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825, 0.41211849])
#数据保存
>>> np.save('save_xy',x,y)
#读取保存的数据
>>> npzfile=np.load('save_xy.npz')
>>> npzfile #是一个对象,无法读取
#按照组数默认的key进行访问
>>> npzfile['arr_0']
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> npzfile['arr_1']
array([ 0. , 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 ,
-0.95892427, -0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825, 0.41211849])
你可以不适用Numpy默认给数组的Key,而是自己给数组有意义的Key,这样就可以不用去猜测自己加载数据是否是自己需要的.
#数据保存
>>> np.savez('newsave_xy',x=x,y=y)
#读取保存的数据
>>> npzfile=np.load('newsave_xy.npz')
#按照保存时设定组数key进行访问
>>> npzfile['x']
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> npzfile['y']
array([ 0. , 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 ,
-0.95892427, -0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825, 0.41211849])