python 保存numpy为npy

您好！要将一个numpy数组保存为npy格式，可以使用numpy.save()函数。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将数组保存为npy格式
np.save('my_array.npy', arr)

这将在当前工作目录中创建一个名为`my_array.npy`的文件，其中包含数组数据。要加载这个文件并将其转换回numpy数组，可以使用numpy.load()函数：

# 加载npy文件并转换为numpy数组
loaded_arr = np.load('my_array.npy')
print(loaded_arr)

输出：

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

希望这可以帮到您！

相关问题

用python保存数组为npy文件

好的，这个问题属于技术问题，可以回答。你可以使用numpy库中的save函数来保存数组为npy文件。具体代码如下：

import numpy as np

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

# 保存数组为npy文件
np.save('arr.npy', arr)

这样就可以将数组保存为名为arr.npy的文件了。

numpy存入npy

numpy可以使用numpy.save函数将ndarray类型的数据保存为扩展名为npy的数据文件。例如，可以使用以下代码将数组a保存为arr.npy文件：

import numpy as np
a = np.arange(1, 11, dtype=np.float32)
np.save("arr", a)

接下来，可以使用numpy.load函数载入npy文件中的数据。例如，可以使用以下代码从arr.npy文件中载入数组b：

b = np.load("arr.npy")

这样就可以将存储在npy文件中的数组数据重新载入到变量中。你可以打印变量a和b来验证数据是否正确载入。相关代码如下：

print("a: ", a)
print("b: ", b)

输出结果为：

a: [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
b: [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]