python np.save储存字符串数组

在Python中，如果你有一个包含字符串元素的数组，可以使用`numpy`库的`np.save`函数将其保存为文件。首先，你需要安装`numpy`如果还没有安装，可以通过pip安装：

pip install numpy

然后，你可以这样做：

import numpy as np

# 假设你有一个名为str_array的字符串数组
str_array = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])

# 使用np.save保存数组
np.save('string_array.npy', str_array)

相关问题

np.load（）是什么意思

### 回答1：
`np.load()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于从磁盘上的二进制文件中读取数组数据。具体来说，它将存储在文件中的数据加载到一个 NumPy 数组中。

函数的语法如下：

numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')

其中，`file` 参数指定要加载的文件名或文件对象。其他参数为可选参数，允许您指定如何加载文件中的数据。

默认情况下，`np.load()` 函数会将存储在文件中的数据加载到一个 NumPy 数组中，其中数组的数据类型和形状与文件中的相同。如果文件中的数据是压缩的，则该函数还可以自动解压缩数据。

例如，下面的代码演示了如何使用 `np.load()` 函数从文件中加载数据：

import numpy as np

# 从文件中加载数据
data = np.load('data.npy')

# 打印加载的数据
print(data)

在上面的示例中，假设当前目录下存在名为 `data.npy` 的文件，其中包含一个 NumPy 数组。该代码将文件中的数据加载到一个名为 `data` 的 NumPy 数组中，并将其打印到控制台上。

### 回答2：
np.load()是NumPy库提供的一个函数，用于从磁盘上加载保存在.npy或.npz文件中的数组数据。np.load()函数能够读取以二进制方式存储的NumPy数组数据，并将其转换为内存中的数组对象。

使用np.load()函数，我们可以方便地加载之前保存的数组，以便在程序中进行后续的数据处理和分析。它主要用于加载大型数据集或已经预先处理好的数组数据，以提高数据处理的效率。

np.load()函数的语法形式为：np.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII')

其中，file参数表示要加载的.npy或.npz文件的路径或文件对象。mmap_mode参数用于指定是否通过内存映射文件的方式加载数据，allow_pickle参数表示是否允许加载包含Python对象的数组数据，fix_imports参数用于控制是否自动修复存储的Python对象的导入问题，encoding参数用于指定文件的编码方式。

使用np.load()函数可以轻松地将保存的数组数据加载到程序中，以便进行后续的数据处理工作，为我们提供了一种方便和高效的数据读取和处理方式。

### 回答3：
np.load()是NumPy库中的一个函数，用于加载保存在硬盘上的NumPy数组数据。

通常情况下，我们可以使用np.save()函数将NumPy数组保存在硬盘上，以便在后续的程序运行中重新加载使用。而np.load()函数则允许我们从硬盘上加载这些保存的数组数据，并将其重新存储为NumPy数组对象。

np.load()函数的语法结构如下：
np.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII')

- file：表示用于加载的文件路径或文件对象。可以是字符串路径、文件对象或包含多个文件路径的字符串或文件对象列表。
- mmap_mode：表示内存映射模式。如果设置为None（默认值），则数组将完全加载进内存。如果设置为'mmap'，则使用内存映射模式加载大文件，以节省内存占用。
- allow_pickle：表示是否允许加载具有pickle数据的文件。如果设置为False（默认值），则不允许加载pickle数据。
- fix_imports：表示是否在加载时修复旧版本的Pickled对象。如果设置为True，则可以加载旧版本的Pickled对象。
- encoding：表示文件中编码字符的编码类型，默认为'ASCII'。

通过使用np.load()函数，我们可以方便地从硬盘上加载保存的NumPy数组数据，以便进行进一步的数据处理和分析。

解释代码：while offset < total: query['offset'] = offset req = requests.get(url, headers=headers, params=query) comment = json.loads(req.content)['comments'] #由网页分析，评论内容均存储在json对象comments键值的子数组中 for i in range(len(comment)): commentStr += comment[i]['content'] offset += limit sleep(1) #一般需要多次获取内容时可让程序适当暂停，避免访问过于频繁 #采用正则表达式，给文本去除不必要的字符 pat = re.compile( u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a\u3040-\u31FF])") commentStr = re.sub(pat, "", commentStr) #jieba分词后，得到generator迭代器，可以用jion()方法直接获取用于制作词云的文本 commentStr = ' '.join(jieba.cut(commentStr, cut_all=False)) #获取停用表 stopList = getStopList() #进行自定义遮盖 Mask = np.array(image.open( r"E:\python软件\pachong4zhang\tree.jpg")) ##传入参数与文本生成词云 Wcloud = wordcloud.WordCloud( mask=Mask, font_path=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf", stopwords=set(stopList), background_color="white", scale=4).generate(commentStr) #将生成的词云展示或保存 image_produce = Wcloud.to_image() image_produce.show() save_path = "%s.png" % song_id image_produce.save(save_path)

这段代码是一个爬虫程序，用于爬取某个音乐网站的评论数据，并生成对应的词云图。

首先，通过循环获取评论数据，每次获取的数量由参数`limit`控制，直到获取所有评论数据为止。获取评论数据的请求通过`requests`库发送，请求参数包括`url`、`headers`和`query`，其中`query`参数包括`offset`和`limit`，用于控制获取评论数据的偏移量和数量。获取到的评论数据存储在`json`对象的`comments`键值的子数组中，通过`for`循环遍历每个评论数据中的`content`属性，并将其拼接成一个字符串`commentStr`。

接下来，通过正则表达式去除不必要的字符，然后使用`jieba`库对文本进行分词，得到一个generator迭代器，并通过`join()`方法将其转换为字符串，用于制作词云图。

然后，获取停用词表，并通过`image`库打开一个自定义遮盖图，用于生成词云图。通过`wordcloud`库生成词云图，设置参数包括遮盖图、字体、停用词表、背景颜色和缩放比例等。最后，将生成的词云图展示出来或保存到本地。