python存储数组到文件中，方便用于机器学习读取。给出追加数组的实例。

当需要追加数组到已有的文件中时，可以使用`numpy.save()`函数的`append`参数。以下是一个示例代码，演示如何将Numpy数组追加到已有的文件中：

import numpy as np

# 创建一个Numpy数组
my_array = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 追加数组到已有的文件中
np.save('my_array.npy', my_array, allow_pickle=True, append=True)

这里我们使用`numpy.save()`函数将数组`my_array`追加到了之前存储的`my_array.npy`文件中。需要注意的是，`append`参数必须设置为`True`，同时需要添加`allow_pickle=True`参数。

要读取文件中的数组，可以使用`numpy.load()`函数：

import numpy as np

# 从文件中读取数组
my_array = np.load('my_array.npy')

print(my_array)

这里我们使用`numpy.load()`函数从文件中读取存储的数组，然后将其打印出来。注意，读取追加的数组时，需要读取整个文件中的数组。

相关问题

python存储数组到文件中，方便用于机器学习读取

是的，存储数组到文件中常用于机器学习中，可以将经过处理的数据保存下来，方便后续读取和使用。以下是一个示例代码，演示如何将Numpy数组存储到文件中：

import numpy as np

# 创建一个Numpy数组
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组存储到文件中
np.save('my_array.npy', my_array)

这里我们使用`numpy.save()`函数将数组`my_array`存储到了名为`my_array.npy`的文件中。`npy`文件是Numpy专用的二进制格式，可以快速地保存和读取大量数据。

要读取文件中的数组，可以使用`numpy.load()`函数：

import numpy as np

# 从文件中读取数组
my_array = np.load('my_array.npy')

print(my_array)

这里我们使用`numpy.load()`函数从文件中读取存储的数组，然后将其打印出来。

python存储数组到文件中，方便用于机器学习读取。给出追加数组的实例。即直接将数组追加存储到已有的npy文件中

当需要直接将数组追加存储到已有的`npy`文件中时，可以使用`numpy.save()`函数的`mmap_mode`参数。以下是一个示例代码，演示如何将新的Numpy数组追加存储到已有的`npy`文件中：

import numpy as np

# 加载已有的npy文件
loaded_array = np.load('my_array.npy', mmap_mode='r+')

# 创建新的Numpy数组
my_array = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 将新的数组追加到已有的npy文件中
loaded_array.resize((loaded_array.shape[0] + my_array.shape[0],))
loaded_array[-my_array.shape[0]:] = my_array

这里我们使用`numpy.load()`函数加载之前存储的`npy`文件，并设置`mmap_mode='r+'`参数以读写模式打开文件。然后创建新的数组`my_array`，并使用`resize()`函数扩展原数组的大小，将新的数组追加到文件中。

要读取文件中的数组，可以使用`numpy.load()`函数：

import numpy as np

# 从文件中读取数组
my_array = np.load('my_array.npy')

print(my_array)

这里我们使用`numpy.load()`函数从文件中读取存储的数组，然后将其打印出来。注意，读取追加的数组时，需要读取整个文件中的数组。