NumPy save() Methode | Array in einer Datei speichern
Der NumPy speichern() Methode verwendet wird Speichern Sie das Eingabearray in einer Binärdatei mit dem ' NPY-Erweiterung‘ (.npy).
Beispiel:
Python3
import> numpy as np> a> => np.arange(> 5> )> np.save(> 'array_file'> , a)> |
Syntax
Syntax: numpy.save(file, arr,allow_pickle=True, fix_imports=True)
Parameter:
- Datei: Datei oder Dateiname, unter der die Daten gespeichert werden. Wenn es sich bei der Datei um eine Zeichenfolge oder einen Pfad handelt, wird die Erweiterung .npy an den Dateinamen angehängt, sofern noch keine vorhanden ist. Wenn es sich bei der Datei um ein Dateiobjekt handelt, bleibt der Dateiname unverändert.
- Allow_pickle: Ermöglichen Sie das Speichern von Objektarrays mithilfe von Python-Pickles. Gründe dafür, Pickles nicht zuzulassen, sind Sicherheit (das Laden von Pickled-Daten kann beliebigen Code ausführen) und Portabilität (Pickles-Objekte können möglicherweise nicht auf anderen Python-Installationen geladen werden). Standard: True
- fix_imports: Nur nützlich, um zu erzwingen, dass Objekte in Objektarrays in Python 3 auf eine mit Python 2 kompatible Weise ausgewählt werden.
- arr: Zu speichernde Array-Daten.
Kehrt zurück: Speichert das Eingabearray in einer Festplattendatei mit der Erweiterung „.npy“.
Beispiele
Lassen Sie uns die Funktionsweise der Methode numpy.save() in diesem Python-Code verstehen und erfahren, wie man die Methode save() der NumPy-Bibliothek verwendet.
Um die Funktion numpy.save() zu verwenden, müssen Sie lediglich den Dateinamen und das Array in der Funktion übergeben.
Beispiel 1
Python3
# Python program explaining> # save() function> > import> numpy as geek> > a> => geek.arange(> 5> )> > # a is printed.> print> (> 'a is:'> )> print> (a)> > # the array is saved in the file geekfile.npy> geek.save(> 'geekfile'> , a)> > print> (> 'the array is saved in the file geekfile.npy'> )> |
Ausgabe :
a is: [0 1 2 3 4] the array is saved in the file geekfile.npy
Beispiel 2
Python3
# Python program explaining> # save() function> > import> numpy as geek> > # the array is loaded into b> b> => geek.load(> 'geekfile.npy'> )> > print> (> 'b is:'> )> print> (b)> > # b is printed from geekfile.npy> print> (> 'b is printed from geekfile.npy'> )> |
Ausgabe :
b is: [0 1 2 3 4] b is printed from geekfile.npy
