Рубрики
Без рубрики

Как сохранить в формате .npy?

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.

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!