numpy.load
-
numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')[source] -
Загрузка массивов или сериализованных объектов из
.npy,.npzили сериализованных файлов.Параметры: file : файл-подобный объект, строка или pathlib.Path
Файл для чтения. Файл-подобные объекты должны поддерживать методы
seek()иread(). Для сериализованных файлов требуется, чтобы файл-подобный объект также поддерживал методreadline().mmap_mode : {None, ‘r+’, ‘r’, ‘w+’, ‘c’}, необязательно
Если не None, то отображает файл в памяти, используя указанный режим (см.
numpy.memmapдля подробного описания режимов). Массив, отображенный в памяти, хранится на диске. Однако к нему можно получить доступ и извлекать срезы как к любому массиву ndarray. Отображение в памяти особенно полезно для доступа к небольшим фрагментам больших файлов без чтения всего файла в память.allow_pickle : bool, необязательно
Разрешить загрузку сериализованных массивов объектов, хранящихся в файлах npy. Причины запрета сериализации включают в себя безопасность, так как загрузка сериализованных данных может выполнить произвольный код. Если сериализация запрещена, загрузка массивов объектов завершится ошибкой. По умолчанию: True
fix_imports : bool, необязательно
Полезно только при загрузке сериализованных файлов, созданных в Python 2, в Python 3, что включает в себя файлы npy/npz, содержащие массивы объектов. Если
fix_importsравно True, pickle попытается сопоставить старые имена Python 2 с новыми именами, используемыми в Python 3.encoding : str, необязательно
Кодировка, используемая при чтении строк Python 2. Полезно только при загрузке сериализованных файлов, созданных в Python 2, в Python 3, что включает в себя файлы npy/npz, содержащие массивы объектов. Значения, отличные от ‘latin1’, ‘ASCII’ и ‘bytes’, запрещены, так как они могут повредить числовые данные. По умолчанию: ‘ASCII’
Возвращаемое значение: result : массив, кортеж, словарь и т.д.
Данные, хранящиеся в файле. Для файлов
.npzвозвращаемый экземпляр класса NpzFile должен быть закрыт, чтобы избежать утечки дескрипторов файлов.Исключения: IOError
Если входной файл не существует или не может быть прочитан.
ValueError
Файл содержит массив объектов, но задано allow_pickle=False.
См. также
save,savez,savez_compressed,loadtxt-
memmap - Создать отображение в памяти на массив, хранящийся в файле на диске.
-
lib.format.open_memmap - Создать или загрузить файл памяти
.npy.
Примечания
- Если файл содержит сериализованные данные, возвращается объект, хранящийся в сериализации.
- Если файл является файлом
.npy, возвращается один массив. - Если файл является файлом
.npz, возвращается объект, похожий на словарь, содержащий пары "ключ-значение"{filename: array}, по одному для каждого файла в архиве. -
Если файл является файлом
.npz, возвращаемое значение поддерживает протокол контекстного менеджера аналогично функции open:with load('foo.npz') as data: a = data['a']Дескриптор подлежащего файла закрывается при выходе из блока ‘with’.
Примеры
Сохранение данных на диск и повторная загрузка:
>>> np.save('/tmp/123', np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) >>> np.load('/tmp/123.npy') array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])Сохранение сжатых данных на диск и повторная загрузка:
>>> a=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> b=np.array([1, 2]) >>> np.savez('/tmp/123.npz', a=a, b=b) >>> data = np.load('/tmp/123.npz') >>> data['a'] array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> data['b'] array([1, 2]) >>> data.close()Отображение массива в памяти и прямой доступ ко второй строке с диска:
>>> X = np.load('/tmp/123.npy', mmap_mode='r') >>> X[1, :] memmap([4, 5, 6]) -
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.load.html