numpy.savez_compressed

numpy.savez_compressed(file, *args, **kwds) [source]

Сохранение нескольких массивов в один файл в сжатом .npz формате.

Если заданы ключевые аргументы, имена файлов берутся из ключевых аргументов. Если аргументы переданы без ключевых слов, то сохранённые имена файлов будут arr_0, arr_1 и так далее.

Параметры:

file : str или файл Имя файла (строка) или открытый файл (объект типа файл), куда будут сохранены данные. Если file — строка или Path, расширение .npz будет добавлено к имени файла, если его там ещё нет. args : Аргументы, необязательно Массивы для сохранения в файл. Поскольку Python не может узнать имена массивов вне savez, массивы будут сохранены с именами “arr_0”, “arr_1” и так далее. Эти аргументы могут быть любыми выражениями. kwds : Ключевые аргументы, необязательно Массивы для сохранения в файл. Массивы будут сохранены в файле с именами ключевых аргументов.

Возвращает:

None

См. также

numpy.save

Сохранение одного массива в двоичный файл в формате NumPy.

numpy.savetxt

Сохранение массива в файл как обычный текст.

numpy.savez

Сохранение нескольких массивов в несжатый .npz формат файла.

numpy.load

Загрузка файлов, созданных с помощью savez_compressed.

Примечания

Формат файла .npz представляет собой архивированный zip-архив файлов, именованных в соответствии с переменными, которые они содержат. Архив сжат с помощью zipfile.ZIP_DEFLATED, и каждый файл в архиве содержит одну переменную в формате .npy. Описание формата .npy см. в numpy.lib.format или в предложении по улучшению NumPy http://docs.scipy.org/doc/numpy/neps/npy-format.html

При открытии сохранённого файла .npz с помощью load возвращается объект NpzFile. Это объект, похожий на словарь, который можно запросить для получения списка массивов (с помощью атрибута .files) и самих массивов.

Примеры

>>> test_array = np.random.rand(3, 2)
>>> test_vector = np.random.rand(4)
>>> np.savez_compressed('/tmp/123', a=test_array, b=test_vector)
>>> loaded = np.load('/tmp/123.npz')
>>> print(np.array_equal(test_array, loaded['a']))
True
>>> print(np.array_equal(test_vector, loaded['b']))
True