python 数据保存为npy和npz格式并读取

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python 数据保存为npy格式

python 数据保存为npz格式


python 数据保存为npy格式

补充:

  • numpy.save("./文件名", 数组名):以二进制的格式保存数据,会将保存的多个数组以字典形式保存,每个数组都会默认给一个key,从“arr_0”开始。也可以在传入多个数组时用关键字自己指定其key值。
  • numpy.load("./文件名.npy"): 函数是从二进制的文件中读取数据。通过np.load()加载,之后可以通过obj.files来查看所有key值,类似于字典的dict.keys。并且我们也可以通过key值索引保存的数组。
  • (1)随机生成一个数组,将数据保存为npy格式的文件中,

    # 保存数据:
    
    import numpy as np
    data_1 = np.zeros((3, 3))
    # 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
    np.save("test.npy", data_1)

     执行代码之后,会出现生成的文件,

     (2)读取npy文件中的数据,

    # 加载数据
    datas = np.load("test.npy")
    print("----type----")
    print(type(datas))
    print("----shape----")
    print(datas.shape)
    print("----data----")
    print(datas)

      (3)完整代码:

    import numpy as np
    
    
    data_1 = np.zeros((3, 3))
    # 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
    np.save("test.npy", data_1)
    
    # 加载数据
    datas = np.load("test.npy")
    print("----type----")
    print(type(datas))
    print("----shape----")
    print(datas.shape)
    print("----data----")
    print(datas)
    

    python 数据保存为npz格式

    补充:

  • numpy.savez(’./文件名’,数组名1,数组名2,…):可以将多个数组保存到一个文件中,会将保存的多个数组以字典形式保存,每个数组都会默认给一个key,从“arr_0”开始。也可以在传入多个数组时用关键字自己指定其key值。
  • numpy.load():通过np.load()加载之后可以使用obj.files来查看所有key值,类似于字典的dict.keys。并且我们也可以通过key值索引保存的数组。
  • (1)随机生成一个数组,将数据保存为npz格式的文件中,

    # 保存数据:
    import numpy as np
    data_1 = np.zeros((3, 3))
    # 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
    np.savez("test.npz", data_1)

     执行代码之后,会出现生成的文件,

     (2)读取npz文件中的数据,

    # 加载数据
    
    datas = np.load("test.npz")
    # 第一种方法:
    print(datas.files)         # ['arr_0']
    print(datas['arr_0'])      # np.zeros((3,3))
    # 或使用第二种方法:
    for key, arr in datas.items():
        print(key, ": ", arr)

     (3)完整代码:

    import numpy as np
    
    
    data_1 = np.zeros((3, 3))
    # 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
    np.savez("test.npz", data_1)
    
    # 加载数据
    datas = np.load("test.npz")
    # 第一种方法:
    print(datas.files)         # ['arr_0']
    print(datas['arr_0'])      # np.zeros((3,3))
    # 或使用第二种方法:
    for key, arr in datas.items():
        print(key, ": ", arr)

     OK。

    来源:水w

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