numpy存入npy

numpy可以使用numpy.save函数将ndarray类型的数据保存为扩展名为npy的数据文件。例如，可以使用以下代码将数组a保存为arr.npy文件：

import numpy as np
a = np.arange(1, 11, dtype=np.float32)
np.save("arr", a)

接下来，可以使用numpy.load函数载入npy文件中的数据。例如，可以使用以下代码从arr.npy文件中载入数组b：

b = np.load("arr.npy")

这样就可以将存储在npy文件中的数组数据重新载入到变量中。你可以打印变量a和b来验证数据是否正确载入。相关代码如下：

print("a: ", a)
print("b: ", b)

输出结果为：

a: [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
b: [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]

相关问题

python如何把numpy数组存入文件

您可以使用NumPy中的`numpy.save()`函数来将NumPy数组存储到文件中。以下是一个简单的示例：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组保存到文件中
np.save('my_array', arr)

这将创建一个名为`my_array.npy`的文件，其中包含您的NumPy数组数据。要加载这个数组，您可以使用`numpy.load()`函数：

# 从文件中加载数组
loaded_arr = np.load('my_array.npy')

# 打印数组
print(loaded_arr)

这将输出：

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

请注意，`numpy.save()`和`numpy.load()`函数可以用于存储和加载任何NumPy数组，包括多维数组和具有不同数据类型的数组。

python dictionary存入numpy

要将Python字典存入NumPy数组中，可以使用NumPy的save函数将字典保存为.npy文件，然后使用load函数加载.npy文件。以下是一个示例代码：

import numpy as np

my_dict = {'a': {1, 2, 3}, 'b': {4, 5, 6}}
np.save('dict.npy', my_dict)

loaded_dict = np.load('dict.npy', allow_pickle=True).item()

print("Original dictionary:", my_dict)
print("Loaded dictionary:", loaded_dict)

这段代码将字典`my_dict`保存为名为'dict.npy'的.npy文件，然后使用`np.load`函数加载.npy文件并将其转换回字典格式。最后打印出原始字典和加载后的字典。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [numpy保存和读取dictionary字典 python](https://blog.csdn.net/weixin_45366564/article/details/104667150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python使用numpy保存字典格式的数据](https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/124921501)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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