Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Вы когда-нибудь сталкивались с файлом .npy? В этой статье мы рассмотрим шаги по сохранению в формате npy. NPY-это двоичный формат хранения данных Numpy.
Numpy является важным модулем для эффективного выполнения операций с данными. Импорт, сохранение и обработка данных занимают большую часть времени в области науки о данных. Когда дело доходит до импорта и экспорта данных, CSV-файлы являются хорошим вариантом.
Однако иногда вам нужно сохранить данные только для того, чтобы снова использовать их в Python. Для таких случаев Numpy предоставляет формат .npy.
Импорт и экспорт данных из файлов .npy и в файлы. npy более эффективен по сравнению с другими вариантами.
Numpy предлагает numpy.save() метод, который позволяет сохранять файлы в формате .npy. Он позволяет сохранять данные только в формате массива. Он преобразует массив в двоичный файл перед сохранением. В конечном счете именно этот двоичный файл будет сохранен.
В этом уроке мы будем использовать массив numpy и сохранять его в формате .npy. Далее мы также импортируем файл.
Давайте начнем.
Сохранить в формате npy с помощью Numpy save()
Давайте начнем с создания образца массива.
import numpy as np arr = np.arange(10) print("arr :) print(arr)
Чтобы сохранить этот массив в файл .npy, мы будем использовать метод .save() из Numpy.
np.save('ask_python', arr) print("Your array has been saved to ask_python.npy")
Запуск этой строки кода сохранит ваш массив в двоичный файл с именем ‘ask_python.npy’ .
Выход:
arr: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] Your array has been saved to ask_python.npy
Импорт файла .py в Python
Чтобы загрузить данные обратно в python, мы будем использовать метод .load() в Numpy.
data = np.load('ask_python.npy') print("The data is:") print(data)
На выходе получается:
The data is: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
Вывод
Этот учебник был посвящен сохранению данных из массива в Python в двоичном файле .npy и загрузке их обратно в Python. Надеюсь, вам было весело учиться с нами!