调取文件夹中的numpy数组

你可以使用Python中的NumPy库来调取文件夹中的NumPy数组。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import os

# 定义文件夹路径和文件名
folder_path = 'path/to/folder'
file_name = 'array.npy'

# 拼接文件路径
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)

# 调取NumPy数组
array = np.load(file_path)

# 打印数组
print(array)

请注意，您需要将`path/to/folder`替换为实际文件夹路径，将`array.npy`替换为实际文件名。

相关问题

怎么调取文件夹中的numpy数组

A：可以使用numpy库中的load函数来加载保存在文件夹中的numpy数组。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：`import numpy as np`

2. 指定要加载的文件路径和文件名，并赋值给一个变量：`data = np.load('文件路径/文件名.npy')`

3. 此时，变量data就是加载的numpy数组，可以直接使用。

例如，假设我们想加载名为data.npy的文件，该文件位于/tmp文件夹下，可以这样写代码：

import numpy as np

data = np.load('/tmp/data.npy')
print(data)

注意，load函数只能加载保存为.npy格式的numpy数组。如果要加载其他格式的数据，可以使用相应的库函数或方法。

怎么向空的numpy数组中加入numpy数组

你可以使用numpy中的concatenate函数将两个numpy数组按照某个方向拼接起来，可以使用如下代码将一个numpy数组添加到另一个空的numpy数组中：

import numpy as np

# 空的numpy数组
empty_arr = np.empty([0, 3])

# 待添加的numpy数组
arr_to_add = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 在空的numpy数组中添加新的numpy数组
result = np.concatenate([empty_arr, arr_to_add])

当你运行这个代码时，你会得到一个形状为(2, 3)的numpy数组，其内容为:

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

希望这个回答能够帮到你！