np.load怎么添加路径
时间: 2023-08-05 14:09:52 浏览: 391
在使用 `np.load()` 函数加载npy文件时,如果文件不在当前工作目录中,我们需要指定文件的完整路径来加载文件。有两种方法可以指定文件路径:
1. 指定绝对路径:在文件路径前加上硬盘的根路径,例如 `np.load('/Users/username/folder/file.npy')`。
2. 指定相对路径:在文件路径前加上相对当前工作目录的路径,例如 `np.load('../folder/file.npy')`。
如果我们需要使用多个不同的路径加载多个npy文件,我们可以将这些路径存储在一个列表中,然后使用循环遍历列表,分别加载文件。例如:
```python
import numpy as np
# 定义文件路径列表
file_paths = ['/path/to/file1.npy', '/path/to/file2.npy', '/path/to/file3.npy']
# 遍历路径列表,加载文件
for path in file_paths:
data = np.load(path)
print(data)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个包含三个不同路径的列表 `file_paths`,然后使用循环遍历列表,分别加载每个npy文件,并打印出文件中的数据。
相关问题
np.load的用法
`np.load()` 是NumPy库中的一个函数,用于从.npy或.npz文件中加载数据。
它的语法是:
```
numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')
```
其中,参数`file`是文件名(字符串类型),可以是文件路径。
`mmap_mode`是内存映射模式,可以设置为`None`(默认值)或`'r'`。当设置为`'r'`时,返回一个内存映射文件对象,这个对象可以像数组一样进行切片和索引。当设置为`None`时,返回一个数组对象。
`allow_pickle`是一个布尔值,用于指定是否允许加载包含Python对象的二进制文件。默认为`True`,表示允许加载。如果设置为`False`,则只能加载包含NumPy数组的二进制文件。
`fix_imports`是一个布尔值,用于指定是否将Python2的字符串编码转换为Python3中的编码方式。默认为`True`,表示转换。
`encoding`指定编码方式,可以是`'ASCII'`,`'latin1'`等。
使用示例:
假设我们要加载名为`data.npy`的文件,可以使用`np.load()`函数来实现:
```python
import numpy as np
data = np.load('data.npy')
```
如果要设置内存映射模式,可以这样写:
```python
import numpy as np
data = np.load('data.npy', mmap_mode='r')
```
如果不允许加载包含Python对象的二进制文件,可以这样写:
```python
import numpy as np
data = np.load('data.npy', allow_pickle=False)
```
如果要指定编码方式,可以这样写:
```python
import numpy as np
data = np.load('data.npy', encoding='latin1')
```
以上就是`np.load()`函数的用法及示例。
np.load使用放大
`np.load()` 函数是 numpy 库中用于加载npy文件的函数,它可以将存储在npy文件中的数据加载为numpy数组。在使用 `np.load()` 函数时,我们可以指定一些参数来控制加载数据的方式。下面是一些常用的参数:
- `file`:待加载的npy文件的路径。
- `mmap_mode`:内存映射模式,可以选择‘r’(默认), ‘r+’, ‘w+’, ‘c’,‘exclusive’,‘str’ 中的一个。
- `allow_pickle`:是否允许加载pickle对象,可以选择True或False,默认为True。
- `fix_imports`:是否修复Python2中的Python 3.x的导入错误,可以选择True或False,默认为True。
- `encoding`:如果文件中存储的是字符串类型的数据,可以指定文件的编码方式。
下面是一个使用 `np.load()` 函数加载npy文件,并将数据放大的例子:
```python
import numpy as np
# 加载npy文件
data = np.load('file.npy')
# 打印原始数据
print('原始数据:', data)
# 将数据放大
data *= 10
# 打印放大后的数据
print('放大后的数据:', data)
```
在上述代码中,我们首先使用 `np.load()` 函数加载了一个npy文件,并将数据存储在变量 `data` 中。然后,我们将数据放大10倍,并打印出放大前后的数据。
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