python 数据保存为npy和npz格式并读取

目录


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)

python 数据保存为npy和npz格式并读取

 执行代码之后,会出现生成的文件,

python 数据保存为npy和npz格式并读取 (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)

python 数据保存为npy和npz格式并读取

  (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)

python 数据保存为npy和npz格式并读取

 执行代码之后,会出现生成的文件,

python 数据保存为npy和npz格式并读取

 (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)

python 数据保存为npy和npz格式并读取

 (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。

文章出处登录后可见!

已经登录?立即刷新

共计人评分,平均

到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。

(0)
乘风的头像乘风管理团队
上一篇 2023年3月10日
下一篇 2023年3月10日

相关推荐