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這篇“python數據如何保存為npy和npz格式并讀取”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結了以下內容,內容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“python數據如何保存為npy和npz格式并讀取”文章吧。
補充:
numpy.save("./文件名", 數組名):以二進制的格式保存數據,會將保存的多個數組以字典形式保存,每個數組都會默認給一個key,從“arr_0”開始。也可以在傳入多個數組時用關鍵字自己指定其key值。numpy.load("./文件名.npy"): 函數是從二進制的文件中讀取數據。通過np.load()加載,之后可以通過obj.files來查看所有key值,類似于字典的dict.keys。并且我們也可以通過key值索引保存的數組。
(1)隨機生成一個數組,將數據保存為npy格式的文件中,
# 保存數據: import numpy as np data_1 = np.zeros((3, 3)) # 將 ndarray 類型的數據以字典的形式保存在擴展名為 npz 的數據文件中 np.save("test.npy", data_1)
執行代碼之后,會出現生成的文件,
(2)讀取npy文件中的數據,
# 加載數據 datas = np.load("test.npy") print("----type----") print(type(datas)) print("----shape----") print(datas.shape) print("----data----") print(datas)
(3)完整代碼:
import numpy as np data_1 = np.zeros((3, 3)) # 將 ndarray 類型的數據以字典的形式保存在擴展名為 npz 的數據文件中 np.save("test.npy", data_1) # 加載數據 datas = np.load("test.npy") print("----type----") print(type(datas)) print("----shape----") print(datas.shape) print("----data----") print(datas)
補充:
numpy.savez(’./文件名’,數組名1,數組名2,…):可以將多個數組保存到一個文件中,會將保存的多個數組以字典形式保存,每個數組都會默認給一個key,從“arr_0”開始。也可以在傳入多個數組時用關鍵字自己指定其key值。numpy.load():通過np.load()加載之后可以使用obj.files來查看所有key值,類似于字典的dict.keys。并且我們也可以通過key值索引保存的數組。
(1)隨機生成一個數組,將數據保存為npz格式的文件中,
# 保存數據: import numpy as np data_1 = np.zeros((3, 3)) # 將 ndarray 類型的數據以字典的形式保存在擴展名為 npz 的數據文件中 np.savez("test.npz", data_1)
執行代碼之后,會出現生成的文件,
(2)讀取npz文件中的數據,
# 加載數據 datas = np.load("test.npz") # 第一種方法: print(datas.files) # ['arr_0'] print(datas['arr_0']) # np.zeros((3,3)) # 或使用第二種方法: for key, arr in datas.items(): print(key, ": ", arr)
(3)完整代碼:
import numpy as np data_1 = np.zeros((3, 3)) # 將 ndarray 類型的數據以字典的形式保存在擴展名為 npz 的數據文件中 np.savez("test.npz", data_1) # 加載數據 datas = np.load("test.npz") # 第一種方法: print(datas.files) # ['arr_0'] print(datas['arr_0']) # np.zeros((3,3)) # 或使用第二種方法: for key, arr in datas.items(): print(key, ": ", arr)
以上就是關于“python數據如何保存為npy和npz格式并讀取”這篇文章的內容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內容對大家有幫助,若想了解更多相關的知識內容,請關注億速云行業資訊頻道。
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