Numpy

作者：PureFFFmennory

對(duì)象類型：ndarry

上一節(jié)：4.3 使用向量計(jì)算代替數(shù)組

PureFFFmennory：《Python for Data Analysis 2nd》學(xué)習(xí)筆記Chapter 4-4.3?zhuanlan.zhihu.com

4.4 數(shù)組的文件輸入與輸出

NumPy能夠以文本或二進(jìn)制格式保存和加載數(shù)據(jù)到磁盤。在本節(jié)中，我只討論Numpy的內(nèi)置二進(jìn)制格式，因?yàn)榻^大多數(shù)用戶會(huì)更喜歡Pandas和其他工具來(lái)加載文本或表格數(shù)據(jù)（有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱第6章）。

np.save和np.load是兩個(gè)主力工作函數(shù)，用來(lái)高效的保存和加載磁盤上的數(shù)組數(shù)據(jù)。默認(rèn)情況下，數(shù)組以未壓縮的原始二進(jìn)制格式保存，文件擴(kuò)展名為'.npy'。

>> arr = np.arange(10) >> np.save('some_array', arr)

如果文件路徑尚未以.npy結(jié)尾，則將附加擴(kuò)展名。然后，磁盤上的數(shù)組可以用np.load加載：

>> np.load('some_array')

使用np.savez將多個(gè)數(shù)組保存在未壓縮的文檔中，并將數(shù)組作為關(guān)鍵字參數(shù)傳遞：

>> np.savez('array_archive.npz', a=arr, b=arr)

當(dāng)加載一個(gè).npz文件時(shí)，你可以返回一個(gè)類似dict的對(duì)象，該對(duì)象會(huì)延遲加載各個(gè)數(shù)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(shù)據(jù)壓縮良好，你可能希望使用numpy.savez_compressed來(lái)代替：

>> np.savez_compressed('arrays_compressed.npz', a=arr, b=arr)

下一節(jié)：線性代數(shù)運(yùn)算

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的npz文件转为npy_Numpy_快速操作数组 4.4 数组的文件输入输出的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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