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Python中numpy.load()的使用方法-创新互联

小编给大家分享一下Python中numpy.load()的使用方法,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!

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numpy.load()函数从具有npy扩展名(.npy)的磁盘文件返回输入数组。

用法:

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

参数:

file :file-like对象,字符串或pathlib.Path。要读取的文件。 File-like对象必须支持seek()和read()方法。

mmap_mode :如果不为None,则使用给定模式memory-map文件(有关详细信息,请参见numpy.memmap

模式说明)。

allow_pickle :允许加载存储在npy文件中的腌制对象数组。

fix_imports :仅在在Python 3上加载Python 2生成的腌制文件时有用,该文件包括包含对象数组的npy /npz文件。

encoding :仅当在Python 3中加载Python 2生成的腌制文件时有用,该文件包含包含对象数组的npy /npz文件。

Returns :数据存储在文件中。对于.npz文件,必须关闭NpzFile类的返回实例,以避免泄漏文件描述符。

代码1:

# Python program explaining   # load() function     import numpy as geek   a = geek.array(([i + j for i in range(3)                         for j in range(3)])) # a is printed. print("a is:") print(a)   geek.save('geekfile', a) print("the array is saved in the file geekfile.npy")   # the array is saved in the file geekfile.npy   b = geek.load('geekfile.npy')   # the array is loaded into b print("b is:") print(b)   # b is printed from geekfile.npy print("b is printed from geekfile.npy")

输出:

a is: [0, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 3, 4] the array is saved in the file geekfile.npy b is: [0, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 3, 4] b is printed from geekfile.npy

代码2:

# Python program explaining   # load() function     import numpy as geek   # a and b are numpy arrays. a = geek.array(([i + j for i in range(3)                         for j in range(3)])) b = geek.array([i + 1 for i in range(3)])   # a and b are printed. print("a is:") print(a) print("b is:") print(b)   # a and b are stored in geekfile.npz geek.savez('geekfile.npz', a = a, b = b)   print("a and b are stored in geekfile.npz")   # compressed file is loaded c = geek.load('geekfile.npz')   print("after loading...") print("a is:", c['a']) print("b is:", c['b'])

输出:

a is: [0 1 2 1 2 3 2 3 4] b is: [1 2 3] a and b are stored in geekfile.npz after loading... a is:[0 1 2 1 2 3 2 3 4] b is:[1 2 3]

看完了这篇文章,相信你对Python中numpy.load()的使用方法有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联网站建设公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!


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