X=np.load('X.npy')

这是一个Python代码行，它使用NumPy库中的load函数从本地硬盘加载一个名为“X.npy”的二进制文件，并将其保存为名为“X”的NumPy数组（numpy.ndarray）对象。该数组可以包含多个维度的数据，如一维数组、二维数组等。通常，这种文件格式是由NumPy的save函数保存的，用于在不同的Python程序之间存储和共享数据。在加载数据后，可以使用NumPy数组的方法和函数进行处理、分析和可视化。

相关问题

Python中dsm = np.load('dsm.npy'

这行代码是在读取一个名为'dsm.npy'的numpy数组文件，将其存储在变量dsm中。

numpy.load()函数用于从.npy格式的文件中加载数组数据，并返回一个numpy数组对象。 在本例中，使用numpy库中的load函数来读取'dsm.npy'文件并将其存储在名为dsm的变量中。

注意：在运行此代码之前，需要先安装numpy库。

axis=np.array([x for x in range(100)]) train_acc=np.load('./checkpoints/test/train_acc.npy') plt.plot(axis,train_acc) plt.show()什么意思

这个代码段是用来读取并展示训练准确率的数据。首先创建了一个包含100个值从0到99的数组，赋值给变量 axis；然后从 './checkpoints/test/train_acc.npy' 这个路径读取训练准确率的数据，赋值给变量 train_acc；最后使用 Matplotlib 库，绘制训练准确率随训练次数变化的曲线图，并展示出来。