Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。
将数组以二进制格式保存到磁盘
np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。
import numpy as np a=np.arange(5) np.save('test.npy',a)
这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件
将test.npy文件中的文件读出来
import numpy as np a=np.load('test.npy') print(a)
np.savez
如果你想将多个数组保存到一个文件中的话,可以使用numpy.savez函数。savez函数的第一个参数是文件名,其后的参数都是需要保存的数组,也可以使用关键字参数为数组起一个名字,非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, …。
savez函数输出的是一个压缩文件(扩展名为npz),其中每个文件都是一个save函数保存的npy文件,文件名对应于数组名。load函数自动识别npz文件,并且返回一个类似于字典的对象,可以通过数组名作为关键字获取数组的内容:
import numpy as np a=np.arange(3) b=np.arange(4) c=np.arange(5) np.savez('array_save.npz',a,b,c_array=c)
这样程序所在文件夹就生成了一个array_save.npz文件
把npz文件中的数据读出来
import numpy as np A=np.load('array_save.npz') print(A['arr_0']) print(A['arr_1']) print(A['c_array'])
train_Resnet50 = extract_Resnet50(paths_to_tensor(train_files)) ###x, 1, 1, 2048 valid_Resnet50 = extract_Resnet50(paths_to_tensor(valid_files)) ###x, 1, 1, 2048 test_Resnet50 = extract_Resnet50(paths_to_tensor(test_files)) ###x, 1, 1, 2048 np.savez('bottleneck_features/DogResnet50Data.npz',train=train_Resnet50,valid=valid_Resnet50,test=test_Resnet50) bottleneck_features = np.load('bottleneck_features/DogResnet50Data.npz') train_Resnet502 = bottleneck_features['train'] valid_Resnet502 = bottleneck_features['valid'] test_Resnet502 = bottleneck_features['test']
以上这篇numpy的文件存储.npy .npz 文件详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。