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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相关问题

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)

np.save函数详解

`np.save` 函数是 NumPy 库中用于将数组数据保存到文件的函数，它的语法为：

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

其中：

- `file`：要保存到的文件名或 Python 文件对象。
- `arr`：要保存的数组数据。
- `allow_pickle`：可选参数，用于指定是否允许保存 pickle 序列化的对象，默认为 True。
- `fix_imports`：可选参数，用于指定是否尝试将 Python 2 中的 pickle 对象转换为 Python 3 中的对象，默认为 True。

`np.save` 函数将数组数据保存为 `.npy` 格式的文件，该文件包含 NumPy 数组的数据和元数据。

下面是一个示例，将数组 `a` 保存到文件 `array.npy` 中：

import numpy as np

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

如果要读取保存的数组数据，可以使用 `np.load` 函数，它的语法为：

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

其中：

- `file`：要读取的 `.npy` 文件名或 Python 文件对象。
- `mmap_mode`：可选参数，用于指定内存映射模式，默认为 None。
- `allow_pickle`：可选参数，用于指定是否允许读取 pickle 序列化的对象，默认为 True。
- `fix_imports`：可选参数，用于指定是否尝试将 Python 2 中的 pickle 对象转换为 Python 3 中的对象，默认为 True。
- `encoding`：可选参数，用于指定读取文本数据时使用的字符编码，默认为 'ASCII'。

下面是一个示例，读取文件 `array.npy` 中保存的数组数据：

import numpy as np

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

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

除了 `.npy` 格式的文件，NumPy 还支持保存为 `.npz` 格式的文件，该文件包含多个 NumPy 数组的数据和元数据。可以使用 `np.savez` 函数将多个数组保存到一个 `.npz` 文件中，它的语法为：

np.savez(file, *args, **kwds)

其中：

- `file`：要保存到的文件名或 Python 文件对象。
- `*args`：要保存的数组数据。
- `**kwds`：可选参数，用于指定数组数据的名称。

下面是一个示例，将数组 `a` 和 `b` 保存到文件 `arrays.npz` 中：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
np.savez('arrays.npz', a=a, b=b)

如果要读取保存的多个数组数据，可以使用 `np.load` 函数，它的语法为：

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

其中：

- `file`：要读取的 `.npz` 文件名或 Python 文件对象。
- `mmap_mode`：可选参数，用于指定内存映射模式，默认为 None。
- `allow_pickle`：可选参数，用于指定是否允许读取 pickle 序列化的对象，默认为 True。
- `fix_imports`：可选参数，用于指定是否尝试将 Python 2 中的 pickle 对象转换为 Python 3 中的对象，默认为 True。
- `encoding`：可选参数，用于指定读取文本数据时使用的字符编码，默认为 'ASCII'。

下面是一个示例，读取文件 `arrays.npz` 中保存的数组数据：

import numpy as np

data = np.load('arrays.npz')
a = data['a']
b = data['b']
print(a)
print(b)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]
[ 6  7  8  9 10]

总之，`np.save` 函数可以将单个数组保存为 `.npy` 格式的文件，`np.load` 函数可以读取 `.npy` 文件中的单个数组数据；`np.savez` 函数可以将多个数组保存为 `.npz` 格式的文件，`np.load` 函数可以读取 `.npz` 文件中的多个数组数据。这些函数的使用非常简单，但是在实际应用中非常有用。