python 数据保存为npy和npz格式并读取

python 数据保存为npy格式

补充：

numpy.save("./文件名", 数组名)：以二进制的格式保存数据，会将保存的多个数组以字典形式保存，每个数组都会默认给一个key，从“arr_0”开始。也可以在传入多个数组时用关键字自己指定其key值。numpy.load("./文件名.npy")： 函数是从二进制的文件中读取数据。通过np.load()加载，之后可以通过obj.files来查看所有key值，类似于字典的dict.keys。并且我们也可以通过key值索引保存的数组。

（1）随机生成一个数组，将数据保存为npy格式的文件中，

# 保存数据：
import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.save("test.npy", data_1)

执行代码之后，会出现生成的文件，

（2）读取npy文件中的数据，

# 加载数据
datas = np.load("test.npy")
print("----type----")
print(type(datas))
print("----shape----")
print(datas.shape)
print("----data----")
print(datas)

（3）完整代码：

import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.save("test.npy", data_1)
# 加载数据
datas = np.load("test.npy")
print("----type----")
print(type(datas))
print("----shape----")
print(datas.shape)
print("----data----")
print(datas)

python 数据保存为npz格式

补充：

numpy.savez(’./文件名’,数组名1,数组名2,…)：可以将多个数组保存到一个文件中，会将保存的多个数组以字典形式保存，每个数组都会默认给一个key，从“arr_0”开始。也可以在传入多个数组时用关键字自己指定其key值。numpy.load()：通过np.load()加载之后可以使用obj.files来查看所有key值，类似于字典的dict.keys。并且我们也可以通过key值索引保存的数组。

（1）随机生成一个数组，将数据保存为npz格式的文件中，

# 保存数据：
import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.savez("test.npz", data_1)

执行代码之后，会出现生成的文件，

（2）读取npz文件中的数据，

# 加载数据
datas = np.load("test.npz")
# 第一种方法：
print(datas.files)         # ['arr_0']
print(datas['arr_0'])      # np.zeros((3,3))
# 或使用第二种方法：
for key, arr in datas.items():
    print(key, ": ", arr)

（3）完整代码：

import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.savez("test.npz", data_1)

# 加载数据
datas = np.load("test.npz")
# 第一种方法：
print(datas.files)         # ['arr_0']
print(datas['arr_0'])      # np.zeros((3,3))
# 或使用第二种方法：
for key, arr in datas.items():
    print(key, ": ", arr)

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