Как сохранить массив numpy и избежать потери данных?

To save a NumPy array, you can use the numpy.save() function. This function allows you to save the array to a binary file on disk.

Here's an example:

import numpy as np

# Create an array
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Save the array to a file
np.save('array_file.npy', my_array)

This code creates a NumPy array called my_array and then saves it to a file called array_file.npy using the np.save() function.

To load the saved array back into memory, you can use the numpy.load() function:

import numpy as np

# Load the array from the file
loaded_array = np.load('array_file.npy')

# Print the loaded array
print(loaded_array)

This code loads the array from the file array_file.npy using the np.load() function and then prints the loaded array.

Remember to specify the correct file path and name when saving and loading the array.

Как сохранить массив в NumPy

NumPy является мощной библиотекой для научных вычислений в Питоне. Его основная структура данных - это многомерный массив, который может содержать элементы одного типа. Возникает вопрос, как сохранить массивы NumPy, чтобы использовать их позже или передать другим пользователям. В этой статье мы рассмотрим несколько способов сохранения массивов NumPy.

Сохранение в текстовом формате (.txt)

Первый способ - сохранить массив в текстовом формате с расширением .txt. Для этого мы можем использовать функцию numpy.savetxt(). Вот пример:

import numpy as np

# Создаем массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Сохраняем массив в .txt файл
np.savetxt('my_array.txt', arr)

В результате выполнения этого кода массив будет сохранен в файле с именем "my_array.txt". Каждый элемент массива будет записан в новой строке.

Сохранение в двоичном формате (.npy)

Второй способ - сохранить массив в двоичном формате с расширением .npy. Для этого мы можем использовать функцию numpy.save(). Вот пример:

import numpy as np

# Создаем массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Сохраняем массив в .npy файл
np.save('my_array.npy', arr)

В результате выполнения этого кода массив будет сохранен в файле с именем "my_array.npy". Этот формат сохранения позволяет сохранять и загружать массивы NumPy со всей их структурой без потери данных.

Сохранение нескольких массивов в одном файле (.npz)

Третий способ - сохранить несколько массивов в одном файле с расширением .npz. Для этого мы можем использовать функцию numpy.savez(). Вот пример:

import numpy as np

# Создаем массивы
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# Сохраняем массивы в .npz файл
np.savez('my_arrays.npz', arr1=arr1, arr2=arr2)

В результате выполнения этого кода два массива будут сохранены в файле с именем "my_arrays.npz". Мы также можем обращаться к сохраненным массивам по их именам при загрузке данных.

Загрузка массива из файла

После сохранения массива в NumPy мы также можем его загрузить для дальнейшей работы. Для этого воспользуемся функциями numpy.loadtxt(), numpy.load() и numpy.load().

• Если массив был сохранен в текстовом формате (.txt), мы можем использовать функцию numpy.loadtxt(). Вот пример:

import numpy as np

# Загружаем массив из .txt файла
arr = np.loadtxt('my_array.txt')

# Выводим массив
print(arr)

• Если массив был сохранен в бинарном формате (.npy), мы можем использовать функцию numpy.load(). Вот пример:

import numpy as np

# Загружаем массив из .npy файла
arr = np.load('my_array.npy')

# Выводим массив
print(arr)

• Если мы сохраняли несколько массивов в одном файле (.npz), мы можем использовать функцию numpy.load(). Вот пример:

import numpy as np

# Загружаем массивы из .npz файла
data = np.load('my_arrays.npz')

# Выводим массивы
print(data['arr1'])
print(data['arr2'])

В результате выполнения этих кодов массивы будут успешно загружены и доступны для дальнейшей работы.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели три способа сохранения массивов NumPy: в текстовом формате (.txt), в двоичном формате (.npy) и несколько массивов в одном файле (.npz). Мы также рассмотрели как загрузить сохраненные массивы для дальнейшей работы. Эти возможности позволяют нам сохранять и восстанавливать данные массивов NumPy, что делает работу с ними более гибкой и удобной.