npz文件转为npy_Numpy_快速操作数组 4.4 数组的文件输入输出
生活随笔
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npz文件转为npy_Numpy_快速操作数组 4.4 数组的文件输入输出
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Numpy
作者:PureFFFmennory
對象類型:ndarry
上一節:4.3 使用向量計算代替數組
PureFFFmennory:《Python for Data Analysis 2nd》學習筆記Chapter 4-4.3?zhuanlan.zhihu.com4.4 數組的文件輸入與輸出
NumPy能夠以文本或二進制格式保存和加載數據到磁盤。在本節中,我只討論Numpy的內置二進制格式,因為絕大多數用戶會更喜歡Pandas和其他工具來加載文本或表格數據(有關詳細信息,請參閱第6章)。
np.save和np.load是兩個主力工作函數,用來高效的保存和加載磁盤上的數組數據。默認情況下,數組以未壓縮的原始二進制格式保存,文件擴展名為'.npy'。
>> arr = np.arange(10) >> np.save('some_array', arr)如果文件路徑尚未以.npy結尾,則將附加擴展名。然后,磁盤上的數組可以用np.load加載:
>> np.load('some_array')使用np.savez將多個數組保存在未壓縮的文檔中,并將數組作為關鍵字參數傳遞:
>> np.savez('array_archive.npz', a=arr, b=arr)當加載一個.npz文件時,你可以返回一個類似dict的對象,該對象會延遲加載各個數組:
>> arch = np.load('array_archive.npz') >> arch['b'] # 打印輸出:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])如果數據壓縮良好,你可能希望使用numpy.savez_compressed來代替:
>> np.savez_compressed('arrays_compressed.npz', a=arr, b=arr)下一節:線性代數運算
PureFFFmennory:《Python for Data Analysis 2nd》學習筆記Chapter 4-4.5?zhuanlan.zhihu.com總結
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