numpy的save和load函数怎么用
时间: 2024-02-18 15:05:03 浏览: 40
使用numpy的save和load函数保存和读取numpy数组对象很简单。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个numpy数组对象
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 保存数组到文件
np.save('my_array.npy', arr)
# 从文件中读取数组
loaded_arr = np.load('my_array.npy')
# 打印读取的数组
print(loaded_arr)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个numpy数组对象`arr`,然后使用`np.save`函数将数组保存到文件`my_array.npy`中。接着,我们使用`np.load`函数从文件中读取数组,并将结果保存到变量`loaded_arr`中。最后,我们打印读取的数组以检查是否成功读取。你可以根据需要修改这个示例代码,以适应你的具体情况。
相关问题
numpy.save和numpy.load
numpy.save()是一个函数,用于将数组以.npy形式存储在二进制文件中。它的参数包括文件名称、要保存的数组和其他可选参数,如允许使用pickle模块和修复导入。
numpy.load()也是一个函数,用于从.npy文件中加载数组。它的参数是文件名称和其他可选参数,如内存映射和编码方式。该函数返回一个包含原始数组数据的ndarray对象。
你可以参考官方文档了解更多关于numpy.load()的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [numpy.load() numpy.save() numpy.savez() 函数作用](https://blog.csdn.net/zhaoyunduan1958/article/details/108596695)[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: 100%"]
[ .reference_list ]
numpy save asdype
在 NumPy 中,可以使用 `numpy.save` 函数将数组以二进制格式保存到磁盘中。如果想要保存数组时指定数据类型,可以在保存时使用 `dtype` 参数来指定数据类型。下面是一个使用 `dtype` 参数来保存数组的例子:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
# 将数组保存到文件中,并指定数据类型为 float32
np.save('arr.npy', arr, dtype=np.float32)
```
在上面的代码中,我们使用 `np.float32` 指定了数组的数据类型。在加载这个文件时,可以使用 `numpy.load` 函数来读取数组:
```python
# 从文件中加载数组
loaded_arr = np.load('arr.npy')
print(loaded_arr)
# 输出: [1. 2. 3.]
print(loaded_arr.dtype)
# 输出: float32
```
可以看到,我们加载出来的数组的数据类型为 `float32`,与我们保存时指定的数据类型一致。
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