np.save()用法

`np.save()` 函数用于将数组保存到二进制文件中，该文件可以稍后使用 `np.load()` 加载回来。

函数语法：

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

参数说明：

- file：要保存到的文件，可以是文件名字符串，也可以是已打开的文件描述符。
- arr：要保存的数组。
- allow_pickle：可选参数，布尔值，允许使用 Python pickles 保存数组对象。如果为 False，则只能保存数组数据，默认为 True。
- fix_imports：可选参数，布尔值，控制 pickle 是否支持 Python 2 及 Python 3 之间的兼容性。如果为 True，则 pickle 将在读取时尝试将 Python 2 创建的对象转换为 Python 3 对象，默认为 True。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save('array', arr)

上述代码将数组 `arr` 保存到名为 `array.npy` 的二进制文件中。你可以使用 `np.load()` 函数加载它：

loaded_arr = np.load('array.npy')
print(loaded_arr)

输出：

[1 2 3 4 5]

相关问题

python np.save npy

np.save函数是numpy库中的一个函数，用于将数组或者列表等数据结构保存到.npy文件中。可以通过np.load函数加载.npy文件以获取保存的数据。下面给出两个例子来说明具体用法：

例子1：存储列表数据

z = [[[1, 2, 3], ['w']], [[1, 2, 3], ['w']]]
np.save('test.npy', z)

例子2：加载存储的数据

x = np.load('test.npy')

这样就可以将列表z存储到test.npy文件中，并通过np.load函数加载出来。你还可以使用np.savez函数将ndarray类型的数据以字典的形式保存在扩展名为.npz的数据文件中。加载npz文件时，可以通过print(datas.files)打印出文件中的键名，通过print(datas['arr_0'])打印出对应键名的值。

请问还有其他问题吗？

import nunpy as np arr=np. arange(100).reshape(10, 10)np.save('C://tmp/save_a

看起来你在尝试使用NumPy库创建一个10x10的二维数组，并且希望将这个数组保存到本地文件系统中的一个文件里。不过，代码中有几个小错误需要修正。

首先，`import nunpy as np` 应该是 `import numpy as np`。NumPy是Python中用于科学计算的一个库，它提供了高性能的多维数组对象以及这些数组的操作工具。

其次，`arr=np. arange(100).reshape(10, 10)` 这行代码中 `np.` 后面应该是 `arange` 而不是 `. arange`，中间不应该有空格。`arange` 函数用于生成一个范围内的数组，而 `reshape` 方法用于将数组重塑成新的形状。

最后，保存数组到文件的函数是 `np.save`，但是在你提供的代码中，`np.save('C://tmp/save_a` 后面没有闭合的括号和文件扩展名 `.npy`。正确的代码应该是 `np.save('C://tmp/save_a.npy')`。

修正后的代码如下：

import numpy as np
arr = np.arange(100).reshape(10, 10)
np.save('C://tmp/save_a.npy')

这段代码执行后，会在 `C://tmp/` 目录下创建一个名为 `save_a.npy` 的文件，该文件包含了生成的10x10的二维数组。