np.savez的用法

np.savez 函数用于将多个 numpy 数组保存到一个压缩文件中，以便稍后可以使用 np.load 从该文件中加载这些数组。它的基本语法如下：
np.savez(file, *args, **kwds)

其中，file 参数是指保存的文件名，可以是字符串、文件对象或 pathlib.Path 对象，*args 参数是将要保存的数组列表，**kwds 参数是附加关键字参数。
下面是一个简单的例子，假设我们要将两个数组 a 和 b 保存到名为 'data.npz' 的文件中：
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

np.savez('data.npz', a=a, b=b)

在这个例子中，我们使用了关键字参数 a=a 和 b=b，它们将数组 a 和 b 对应地保存到文件中。我们可以使用 np.load 函数从文件中加载这些数组：
data = np.load('data.npz')
print(data['a'])
print(data['b'])

输出结果为：
[1 2 3]
[4 5 6]

在加载文件后，我们可以通过键名来访问这些数组。需要注意的是，保存的文件是压缩的，所以可以在保存大量数据时节省磁盘空间。

相关问题

如何批量给一个文件夹里的文件加噪并用np.savez保存到另一个文件夹

可以使用Python的Pillow库（PIL）来给一个文件夹里的所有图片加噪，并使用numpy库的np.savez函数将加噪后的数据保存到另一个文件夹中。具体实现步骤如下：

导入Pillow库和numpy库

from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np
import os

定义源文件夹和目标文件夹路径

src_folder = '/path/to/source/folder'
dst_folder = '/path/to/destination/folder'

定义一个空的numpy数组用来存储所有加噪后的图片数据

data = np.empty((0, 28 * 28))

遍历源文件夹中的所有图片，并对每张图片进行加噪处理，并将加噪后的图片数据添加到numpy数组中

# 遍历源文件夹中的所有图片
for file_name in os.listdir(src_folder):
# 构造源文件和目标文件的路径
src_path = os.path.join(src_folder, file_name)
# 打开图片文件
with Image.open(src_path) as img:
# 加噪处理
img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5))
# 将图片转换为灰度图，并缩放到28x28大小
img = img.convert('L').resize((28, 28))
# 将图片转换为numpy数组，并将数据添加到data中
img_data = np.array(img).reshape(1, -1)
data = np.append(data, img_data, axis=0)

上述代码中，使用ImageFilter模块中的GaussianBlur函数给图片加上高斯模糊噪声，并将图片转换为灰度图，并缩放到28x28大小。可以根据需要调整噪声强度和类型、图像大小等参数。

使用np.savez函数将numpy数组保存到目标文件夹中

# 构造目标文件的路径
dst_path = os.path.join(dst_folder, 'data.npz')
# 将数据保存到目标文件中
np.savez(dst_path, data=data)

完整代码示例如下：
from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np
import os

src_folder = '/path/to/source/folder'
dst_folder = '/path/to/destination/folder'

data = np.empty((0, 28 * 28))

for file_name in os.listdir(src_folder):
src_path = os.path.join(src_folder, file_name)
with Image.open(src_path) as img:
img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5))
img = img.convert('L').resize((28, 28))
img_data = np.array(img).reshape(1, -1)
data = np.append(data, img_data, axis=0)

dst_path = os.path.join(dst_folder, 'data.npz')
np.savez(dst_path, data=data)

注意，上述代码中只处理了jpg和png格式的图片文件，如果需要处理其他格式的文件，则需要更改代码中的文件类型判断条件。同时，处理噪声的方法也可以根据需要进行更改。

如何批量给一个文件夹里的各个文件加噪并用np.savez分别保存到另一个文件夹

可以使用Python的Pillow库（PIL）来给一个文件夹里的所有文件加噪，并使用numpy库的np.savez函数将每个加噪后的文件数据分别保存到另一个文件夹中。具体实现步骤如下：

导入Pillow库和numpy库

from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np
import os

定义源文件夹和目标文件夹路径

src_folder = '/path/to/source/folder'
dst_folder = '/path/to/destination/folder'

遍历源文件夹中的所有文件，并对每个文件进行加噪处理，并将加噪后的文件数据分别保存到目标文件夹中

# 遍历源文件夹中的所有文件
for file_name in os.listdir(src_folder):
# 构造源文件和目标文件的路径
src_path = os.path.join(src_folder, file_name)
dst_path = os.path.join(dst_folder, file_name)
# 判断文件是否是图片文件，如果不是则跳过
if not file_name.endswith('.jpg') and not file_name.endswith('.png'):
continue
# 打开图片文件
with Image.open(src_path) as img:
# 加噪处理
img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5))
# 将图片转换为灰度图，并缩放到28x28大小
img = img.convert('L').resize((28, 28))
# 将图片转换为numpy数组，并将数据保存到目标文件中
img_data = np.array(img)
np.savez(dst_path, img_data=img_data)

上述代码中，使用ImageFilter模块中的GaussianBlur函数给图片加上高斯模糊噪声，并将图片转换为灰度图，并缩放到28x28大小。可以根据需要调整噪声强度和类型、图像大小等参数。保存文件时，使用np.savez函数将numpy数组保存到目标文件中。每个文件保存为一个.npz文件，文件名与源文件名相同。
完整代码示例如下：
from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np
import os

src_folder = '/path/to/source/folder'
dst_folder = '/path/to/destination/folder'

for file_name in os.listdir(src_folder):
src_path = os.path.join(src_folder, file_name)
dst_path = os.path.join(dst_folder, file_name)
if not file_name.endswith('.jpg') and not file_name.endswith('.png'):
continue
with Image.open(src_path) as img:
img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5))
img = img.convert('L').resize((28, 28))
img_data = np.array(img)
np.savez(dst_path, img_data=img_data)

注意，上述代码中只处理了jpg和png格式的图片文件，如果需要处理其他格式的文件，则需要更改代码中的文件类型判断条件。同时，处理噪声的方法也可以根据需要进行更改。