npy 文件 里面存储的数据格式是怎样的

NPY文件是一种二进制文件格式，用于存储NumPy数组。NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它支持多维数组和矩阵运算。

NPY文件中存储的数据格式如下：

- 文件头部分：包含一个6字节的魔数（\x93NUMPY），一个描述数组的元数据的JSON格式的字符串，以及一个描述数组数据类型的字符串。
- 数组数据部分：按照元数据中描述的形状和数据类型，以二进制格式存储数组的数据。

例如，存储一个大小为3x2的二维数组，数据类型为float32的NPY文件的内容如下：

\x93NUMPY\x01\x00\x00\x00\x20\x00\x00\x00{"descr":"<f4","fortran_order":false,"shape":[3,2],"strides":[8,4],"version":2}\n\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80?\x00\x00\x00@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00A\x00\x00\x00@\x00\x00\x00A\x00\x00\x00A

其中，文件头部分的JSON字符串表示该数组的元数据，包括数据类型、数组形状、存储顺序等信息。数组数据部分以二进制格式存储数组的实际数据，按照元数据中描述的形状和数据类型进行解析。

需要注意的是，由于NPY文件是二进制格式，因此不能直接使用文本编辑器查看或编辑，需要使用相应的程序库进行读写操作。

相关问题

如何使用使用.npy文件格式存储多光谱图像数据和标签数据

下面是一个使用.npy文件格式存储多光谱图像数据和标签数据的示例代码。在这个示例中，我们将多光谱图像数据和标签数据保存为两个.npy文件。

import numpy as np

# 生成多光谱图像数据和标签数据
train_images = np.random.rand(100, 32, 32, 4)  # 100张32x32大小，4个通道的图像
train_labels = np.random.randint(0, 10, (100,))  # 100个标签，取值为0~9

# 保存多光谱图像数据和标签数据为.npy文件
np.save('train_multispectral_images.npy', train_images)
np.save('train_labels.npy', train_labels)

在这个示例中，我们使用NumPy生成了100张32x32大小，4个通道的多光谱图像数据和100个标签数据。然后，我们分别使用np.save函数将多光谱图像数据和标签数据保存为.npy文件。

如果您需要读取.npy文件中的数据，可以使用np.load函数进行读取。例如，可以使用以下代码读取多光谱图像数据和标签数据：

import numpy as np

# 从.npy文件中读取多光谱图像数据和标签数据
train_images = np.load('train_multispectral_images.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')

在这个示例中，我们使用np.load函数从.npy文件中读取了多光谱图像数据和标签数据。

npy文件怎么存储非数组数据

`npy` 文件是 NumPy 库用于存储大型多维数组的数据文件格式，它支持高效地存储 numpy 数组，包括整型、浮点型等数值数据。然而，如果需要存储非数组数据，比如 Python 对象或者其他类型的数据，直接将它们作为 `npy` 存储可能会导致问题，因为 `npy` 主要是为了优化数值密集型数据的保存。

如果你有其他类型的非数组数据，如字典、列表、字符串等，通常的做法是在 Python 中将这些数据序列化（serialize），然后转换成二进制形式存储。例如，你可以使用 pickle 模块进行这样的操作：

import pickle

# 非数组数据示例，如字典
data = {"name": "Alice", "age": 30}

with open('data.npy', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

当你想要读取这个文件时，同样需要使用 pickle 加载：

with open('data.npy', 'rb') as f:
    loaded_data = pickle.load(f)

print(loaded_data)  # 输出：{"name": "Alice", "age": 30}