np.savez("my_data.npz", matrix_A=my_sparse_matrix1, matrix_B=my_sparse_matrix2)这两个 自定义的变量名我需要通过变量赋值进去怎么实现

时间: 2024-05-04 13:19:20 浏览: 117
你可以先将 `my_sparse_matrix1` 和 `my_sparse_matrix2` 分别赋值给两个新的变量，然后在 `np.savez()` 函数中使用这两个新的变量名即可。示例如下： ```python import numpy as np # 假设 my_sparse_matrix1 和 my_sparse_matrix2 是稀疏矩阵 my_sparse_matrix1 = ... my_sparse_matrix2 = ... # 将 my_sparse_matrix1 和 my_sparse_matrix2 分别赋值给新的变量 matrix_A 和 matrix_B matrix_A = my_sparse_matrix1 matrix_B = my_sparse_matrix2 # 将 matrix_A 和 matrix_B 保存到 my_data.npz 文件中 np.savez("my_data.npz", matrix_A=matrix_A, matrix_B=matrix_B) ``` 这样，`my_sparse_matrix1` 和 `my_sparse_matrix2` 中的稀疏矩阵数据就会被保存到 `my_data.npz` 文件中，并分别使用 `matrix_A` 和 `matrix_B` 作为变量名。
相关问题

np.savez("filename.npz", sparse_matrix1=sparse_matrix1, sparse_matrix2=sparse_matrix2)这段中我们可以把调用名自定义吗

是的，你可以自定义调用名，只需要将原来的"filename.npz"替换成你想要的文件名即可。同样地，你也可以将"spare_matrix1"和"spare_matrix2"替换成你自己定义的变量名。例如： ```python np.savez("my_data.npz", matrix_A=my_sparse_matrix1, matrix_B=my_sparse_matrix2) ``` 这将会将两个稀疏矩阵保存到一个名为"my_data.npz"的文件中，其中"matrix_A"和"matrix_B"是你自己定义的变量名。

np.savez("my_data.npz", matrix_A=matrix_A, matrix_B=matrix_B) 我的意思是这句 我要把上面定义的变量名 用变量赋值

如果你想使用变量来指定 `matrix_A` 和 `matrix_B` 的名称，你可以这样写： ```python # 定义变量名 var_A = "matrix_A" var_B = "matrix_B" # 保存数据 np.savez("my_data.npz", **{var_A: matrix_A, var_B: matrix_B}) ``` 这里使用了 `**` 语法来将字典 `{'matrix_A': matrix_A, 'matrix_B': matrix_B}` 拆分为两个关键字参数传递给 `np.savez()` 函数。这个语法可以将一个字典中的所有键值对作为关键字参数传递给函数，其中键作为参数名，值作为参数值。
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这段代码的意思是将一个字典 scaling_out_dict 中的两个键值对 speech_start_...然后使用 np.savez() 函数将 scaling_out_dict 中的键值对保存为一个 .npz 格式的文件，文件名通过字符串格式化的方式生成。

arr_img_3d = np.array(list_img_3d) np.savez(os.path.join("img_dir", "test_b9.npz"), vol = arr_img_3d)

3. 然后，使用np.savez函数将NumPy数组保存为npz文件： python np.savez(os.path.join("img_dir", "test_b9.npz"), vol=arr_img_3d) 在上述代码中，os.path.join("img_dir", "test_b9.npz")用于指定保存...

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np.savez_compressed 是 ...np.savez_compressed('data.npz', a=a, b=b) 在这个例子中，a 和 b 是要保存的数组，a=a 和 b=b 是指定数组名称的关键字参数。文件保存在当前工作目录下，名为 data.npz。

In[ 371: a =np.array([[1,2,3], [4,5,6]]） b= np.arange(0, 1.0,0.1) c = np. sin(b) ＃长度为 10 print (c) np. savez('result. npz', a, b, sin_array = c) r = np. load( 'result. npz') r['arr 0'] ＃数组a

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这这段这段代码这段代码是这段代码是在这段代码是在Python这段代码是在Python中这段代码是在Python中使用这段代码是在Python中使用numpy这段代码是在Python中使用numpy、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib...

np.savez的用法

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： python data = np.load('data...

embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是什么？ 这段代码的作用是根据预训练词向量文件（pretrain_dir）对词向量进行初始化，然后将初始化后的词向量保存到...最后，代码使用numpy库将初始化后的词向量矩阵保存到文件中，文件格式为npz文件。

train_dir = "weibo21/data/train.txt" vocab_dir = "weibo21/data/vocab.pkl" pretrain_dir = "weibo21/data/sgns.sogou.char" emb_dim = 300 filename_trimmed_dir = "weibo21/data/embedding_SougouNews" if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb')) embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是： - 定义了一些变量，例如 train_dir 存储训练数据的文件路径，vocab_dir 存储词表的路径，pretrain_dir 存储预训练词向量的路径，emb_dim 存储词向量的维度，filename_trimmed_dir ...

import rupy as np arrl-np. array([1, 2,3], [4, 5, 6, ]) arr2-np. arange ([0,1.0,0.1]) np.savez('C://savez_arr',arrl, arr2) print("\n',arr1)

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