把列表的数字按行写进npy文件

您可以使用NumPy库来实现将列表中的数字按行写入npy文件的操作。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def write_list_to_npy(lst, filename):
    arr = np.array(lst)
    np.savetxt(filename, arr, delimiter='\n')

# 示例列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将列表写入npy文件
write_list_to_npy(my_list, 'output.npy')

在这个示例中，`write_list_to_npy`函数将输入的列表转换为NumPy数组，然后使用`np.savetxt`函数将数组按行写入到指定的npy文件中。`delimiter='\n'`参数确保每个数字都写入到新的一行。

您可以将您需要写入的列表传递给`write_list_to_npy`函数，并指定所需的输出文件名。执行以上代码后，您将在当前工作目录下生成一个名为"output.npy"的npy文件，其中包含了列表中的数字按行排列的数据。

相关问题

把数组的数字按行写进npy文件

好的，您可以使用NumPy库来实现这个功能。以下是一个示例代码，它将一个数组的数字按行写入到.npy文件中：

import numpy as np

def write_array_to_npy(array, filename):
    np.savetxt(filename, array, delimiter=',', fmt='%d')

# 示例数组
array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

# 调用函数将数组写入.npy文件
write_array_to_npy(array, 'output.npy')

这段代码中，我们定义了一个名为`write_array_to_npy`的函数，它接受一个数组和一个文件名作为输入。函数内部使用`np.savetxt`函数将数组按行写入到文件中，使用逗号作为分隔符，并指定输出格式为整数。

您可以根据需要修改示例数组`array`和输出文件名`output.npy`。运行代码后，将会创建一个名为`output.npy`的.npy文件，其中包含了数组的数字按行存储的数据。

用npy文件保存的minist数据集来做手写数字识别

好的，以下是使用 npy 文件保存的 MNIST 数据集来进行手写数字识别的步骤：

1. 首先，您需要下载 MNIST 数据集并将其转换为 npy 文件。您可以使用以下代码来下载和转换数据集：

import numpy as np
from mnist import MNIST

mndata = MNIST('path_to_mnist_data') # 将 path_to_mnist_data 替换为您的数据集路径
train_images, train_labels = mndata.load_training()
test_images, test_labels = mndata.load_testing()

# 将图像和标签转换为 numpy 数组
train_images = np.array(train_images)
train_labels = np.array(train_labels)
test_images = np.array(test_images)
test_labels = np.array(test_labels)

# 保存为 npy 文件
np.save('train_images.npy', train_images)
np.save('train_labels.npy', train_labels)
np.save('test_images.npy', test_images)
np.save('test_labels.npy', test_labels)

2. 然后，您需要加载 npy 文件并进行预处理。您可以使用以下代码来加载数据集：

import numpy as np

# 加载 npy 文件
train_images = np.load('train_images.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
test_images = np.load('test_images.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')

# 将图像转换为浮点数，并缩放到 [0, 1] 范围内
train_images = train_images.astype('float32') / 255.0
test_images = test_images.astype('float32') / 255.0

# 将标签转换为 one-hot 编码
num_classes = 10
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, num_classes)

3. 接下来，您可以使用 Keras 搭建一个卷积神经网络来对手写数字进行分类。以下是一个简单的示例：

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1), input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

4. 最后，您可以使用加载的数据集训练和评估模型：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

希望这能帮助您！