保存的npz文件运行时索引原文件
时间: 2023-10-14 17:05:08 浏览: 152
原来的文件
如果你想在加载保存的 `.npz` 文件时获取原始的索引,你可以在保存 `.npz` 文件时将索引作为其中一个数组一起保存。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一些随机数据
data1 = np.random.rand(3, 4, 5)
data2 = np.random.rand(2, 6)
# 定义索引
index1 = ['a', 'b', 'c']
index2 = ['x', 'y']
# 将数据和索引保存到 .npz 文件中
np.savez('data.npz', data1=data1, data2=data2, index1=index1, index2=index2)
# 加载 .npz 文件
loaded_data = np.load('data.npz')
# 获取数据和索引
data1_loaded = loaded_data['data1']
data2_loaded = loaded_data['data2']
index1_loaded = loaded_data['index1']
index2_loaded = loaded_data['index2']
# 输出数据和索引
print('Data1:')
print(data1_loaded)
print('Index1:')
print(index1_loaded)
print('Data2:')
print(data2_loaded)
print('Index2:')
print(index2_loaded)
```
输出结果为:
```
Data1:
[[[0.81305638 0.11432163 0.14144084 0.18798868 0.98266472]
[0.23430663 0.48835136 0.29494186 0.44407632 0.7118576 ]
[0.96286051 0.55753235 0.80863029 0.11946872 0.87947841]
[0.56278111 0.35135696 0.7649884 0.36174028 0.34909711]]
[[0.14784243 0.62145028 0.23577173 0.9374914 0.07928257]
[0.51969277 0.26239755 0.90469306 0.64165944 0.76337576]
[0.80099898 0.72280232 0.74040377 0.85915445 0.94825589]
[0.64768266 0.44641611 0.53446322 0.52756581 0.11044128]]
[[0.39795459 0.98663633 0.49210755 0.38768575 0.22216648]
[0.78598354 0.67762122 0.18045486 0.1677209 0.58081903]
[0.45066016 0.12107109 0.96837527 0.93861509 0.09762194]
[0.93408666 0.56259927 0.91494792 0.76500905 0.24826158]]]
Index1:
['a' 'b' 'c']
Data2:
[[0.03318339 0.30233816 0.41585194 0.78493938 0.24232923 0.52607794]
[0.86457153 0.1116714 0.99132838 0.01351693 0.63458265 0.41763212]]
Index2:
['x' 'y']
```
你可以看到,索引被正确地加载到了 `.npz` 文件中。在这个例子中,我们使用了两个不同的索引数组 `index1` 和 `index2` 来作为数据的索引,但你也可以使用其他数据结构来组织索引,比如字典等。
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