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

np.save函数保存两组数据

np.save函数可以用于保存两组数据。
首先，需要导入numpy库，通过import numpy as np进行导入。
然后，在保存数据之前，需要先创建两组数据。在这里，我们可以使用numpy库中的函数来创建数据。例如，我们可以使用np.random.randint来随机生成一组整数数据，或者使用np.random.rand来生成一组随机数数据。
接下来，我们可以使用np.save函数来保存这两组数据。np.save函数的使用方法为：np.save(保存文件的路径及文件名, 待保存的数据)。例如，可以将第一组数据保存为data1.npy，第二组数据保存为data2.npy。具体代码如下：
np.save('data1.npy', data1)
np.save('data2.npy', data2)
保存之后，会在当前目录下生成两个.npy文件，分别对应保存的两组数据。
如果需要加载已保存的数据，可以使用np.load函数加载数据。使用方法为：加载的数据变量名 = np.load(文件路径及文件名)。例如，可以加载data1.npy文件中保存的数据为data1_loaded，加载data2.npy文件中的数据为data2_loaded。具体代码如下：
data1_loaded = np.load('data1.npy')
data2_loaded = np.load('data2.npy')
通过这样的方式，就可以成功保存两组数据，并在需要的时候重新加载出来使用了。

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。

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