Numpy 二进制文件存储 (NPY, NPZ)

Numpy binary files (NPY, NPZ)

numpy.load和numpy.save函数

以NumPy专用的二进制类型保存数据，这两个函数会自动处理元素类型和shape等信息，使用它们读写数组就方便多了，但是numpy.save输出的文件很难和其它语言编写的程序读。

使用时，数组会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

# 将数组以二进制格式保存到磁盘
arr=np.arange(5)
np.save('test',arr)
# 读取数组
print(np.load('test.npy'))

Note:

1. 文件要保存为.npy文件类型，否则会出错

2. 保存为numpy专用二进制格式后，就不能用notepad++打开（乱码）看了，这是相对tofile内建函数不好的一点

 

numpy.savez函数

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

# 将多个数组保存到磁盘
a = np.arange(5)
b = np.arange(6)
c = np.arange(7)
np.savez('test', a, b, c_array=c)  # c_array是数组c的命名
# 读取数组
data = np.load('test.npz')  #类似于字典{‘arr_0’:a,’arr_1’:b,’c_array’:c}
print('arr_0 : ', data['arr_0'])
print('arr_1 : ', data['arr_1'])
print('c_array : ', data['c_array'])

--------------------------------------------------------------------------------
arr_0 :  [0 1 2 3 4]
arr_1 :  [0 1 2 3 4 5]
c_array :  [0 1 2 3 4 5 6]