对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法详解

使用save可以实现对numpy数据的磁盘存储,存储的方式是二进制。查看使用说明,说明专门提到了是未经压缩的二进制形式。存储后的数据可以进行加载或者读取,通过使用load方法。

In [81]:np.save('demo',data1)

通过以上操作,数据data1被存储到了demo文件中,numpy会自动加上npy的文件后缀名。

In [82]: a =np.load('demo.npy')

In [83]: a

Out[83]: array([0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

通过上面的结果可以看出加载成功,而a获取了原来data1的数据对象信息。进行相等判断可以看出,两者等价。

In [84]: a ==data1

Out[84]: array([True, True, True, True, True, True, True, True, True, True], dtype=bool)

针对后缀名的自动追加,再次测试一下,如果参数中加上了npy的扩展名是否还会额外再增加一个?

In [85]:np.save('demo.npy',data1)

通过以上命令操作得出结论:如果在参数中加上了扩展名,扩展名将不会再次扩充。使用简单的编辑器打开二进制文件看看是否可读。

具体的信息如下:

以上这篇对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法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我们。

(0)

相关推荐

  • numpy的文件存储.npy .npz 文件详解

    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.np

  • 对numpy数据写入文件的方法讲解

    numpy数据保存到文件 Numpy提供了几种数据保存的方法. 以3*4数组a为例: 1. a.tofile("filename.bin") 这种方法只能保存为二进制文件,且不能保存当前数据的行列信息,文件后缀不一定非要是bin,也可以为txt,但不影响保存格式,都是二进制. 这种保存方法对数据读取有要求,需要手动指定读出来的数据的的dtype,如果指定的格式与保存时的不一致,则读出来的就是错误的数据. b = numpy.fromfile("filename.bin&quo

  • numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法

    Numpy中除了能够把数据以二进制文件的方式保存到文件中以外,还可以选择把数据保存到文本文件中.如果我有磁盘存储的需要,我一般会选择文本的存储,因为后期的处理工具会有更多的选择. 文本存储数据文件可以采用savetxt的功能,而相应文件的加载可以采用loadtxt的功能.与二进制存储不同,savetxt的功能不会自动追加扩展名. 接下来做简单的操作练习示范: In [15]: arr1 =rand(5,4) In [16]: arr1 Out[16]: array([[0.21349492, 0

  • Numpy数组的保存与读取方法

    1. 数组以二进制格式保存 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数.默认情况下,数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中,以数组a为例 np.save("filename.npy",a) b = np.load("filename.npy") 利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy 2. 存取文本文件 使用 np.savetxt 和 np.loadtxt 只能读写 1 维和 2 维的数组 np.savetxt:将

  • 对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法详解

    使用save可以实现对numpy数据的磁盘存储,存储的方式是二进制.查看使用说明,说明专门提到了是未经压缩的二进制形式.存储后的数据可以进行加载或者读取,通过使用load方法. In [81]:np.save('demo',data1) 通过以上操作,数据data1被存储到了demo文件中,numpy会自动加上npy的文件后缀名. In [82]: a =np.load('demo.npy') In [83]: a Out[83]: array([0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

  • python3爬虫学习之数据存储txt的案例详解

    上一篇实战爬取知乎热门话题的实战,并且保存为本地的txt文本 先上代码,有很多细节和坑需要规避,弄了两个半小时 import requests import re headers = { "user-agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64)" " AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari" &quo

  • 使用Java构造和解析Json数据的两种方法(详解二)

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,是理想的数据交换格式.同时,JSON是 JavaScript 原生格式,这意味着在 JavaScript 中处理 JSON数据不须要任何特殊的 API 或工具包. 在www.json.org上公布了很多JAVA下的json构造和解析工具,其中org.json和json-lib比较简单,两者使用上差不多但还是有些区别.下面接着介绍用org.json构造和解析Json数据的方法

  • 使用Java构造和解析Json数据的两种方法(详解一)

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,是理想的数据交换格式.同时,JSON是 JavaScript 原生格式,这意味着在 JavaScript 中处理 JSON数据不须要任何特殊的 API 或工具包. 在www.json.org上公布了很多JAVA下的json构造和解析工具,其中org.json和json-lib比较简单,两者使用上差不多但还是有些区别.下面首先介绍用json-lib构造和解析Json数据的方法

  • 对python中xlsx,csv以及json文件的相互转化方法详解

    最近需要各种转格式,这里对相关代码作一个记录,方便日后查询. xlsx文件转csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: write = csv.writer(f) for row_num

  • JS中call/apply、arguments、undefined/null方法详解

    a.call和apply方法详解 -------------------------------------------------------------------------------- call方法: 语法:call([thisObj[,arg1[, arg2[, [,.argN]]]]]) 定义:调用一个对象的一个方法,以另一个对象替换当前对象. 说明: call 方法可以用来代替另一个对象调用一个方法.call 方法可将一个函数的对象上下文从初始的上下文改变为由 thisObj 指

  • 基于Python的Post请求数据爬取的方法详解

    为什么做这个 和同学聊天,他想爬取一个网站的post请求 观察 该网站的post请求参数有两种类型:(1)参数体放在了query中,即url拼接参数(2)body中要加入一个空的json对象,关于为什么要加入空的json对象,猜测原因为反爬虫.既有query参数又有空对象体的body参数是一件脑洞很大的事情. 一开始先在apizza网站 上了做了相关实验才发现上面这个规律的,并发现该网站的请求参数要为raw形式,要是直接写代码找规律不是一件容易的事情. 源码 import requests im

  • 关于java中可变长参数的定义及使用方法详解

    JAVA中可以为方法定义可变长参数( Varargs)来匹配不确定数量的多个参数,其定义用"..."表示.其实,这类似于为方法传了一个数组,且在使用方法上也和数组相同,如下: public void test(String... str){ for(String s : str){ } } 调用方法就像普通的调用方式相同,只不过可以匹配的参数为0到多个.如下: test(); test("lilei"); test("lilei","h

  • 对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解

    在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在python中, 我们发现,无论是".T"还是"np.transpose"都无法实现一维向量的转置,相比之下,Matlab一句" a' "就能实现了. 那怎么实现呢?我找了个方法.请看: 即,我们把向量reshape一下,如此便实现了一维向量与一维向量转置相乘为矩阵的目的. 若大家有其他方法望告知. 以上这篇对

随机推荐