Numpy 用 npy/npz 文件保存與載入數據

Numpy 的數據保存與載入方法比 Python 的 pickle 要方便的多。而且由於目前大多數的複雜數據處理都使用 Numpy，因此相比較而言 npy/npz 的 Numpy 數據保存與載入更爲常用。

函數說明

numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding=‘ASCII’)

用於載入 npy/npz 數據文件內的數據。

• npy 文件用於保存 ndarray 類型的數據，使用 numpy.save 函數保存數據；
• npz 文件用於保存 nadrray 數據組成的字典，使用 numpy.savez 函數保存數據。

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

用於將 ndarray 類型的數據保存至擴展名爲 npy 的數據文件中。

numpy.savez(file, *args, **kwds)

用於將 ndarray 類型的數據以字典的形式保存在擴展名爲 npz 的數據文件中。

代碼試驗

import numpy as np

a = np.arange(1, 11, dtype=np.float32)
np.save("d:/arr", a)

b = np.load("d:/arr.npy")
print("a: ", a)
print("b: ", b)

np.savez("d:/dict_arr", array_a=a, array_b=b)
c = np.load("d:/dict_arr.npz")

for key, arr in c.items():
	print(key, ": ", arr)

輸出：

a: [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
b: [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
array_a : [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
array_b : [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]