保存为二进制文件(.npy/.npz)

1.numpy.save

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]) 

2.numpy.savez

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 
<numpy.lib.npyio.NpzFile object at 0x7f63ce4c8860> 
 
#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])

来源：埘间海洋