numpy.savez_compressed

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

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

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

Параметры:

file : str или файл Имя файла (строка) или открытый файл (объект типа file-like), куда будут сохранены данные. Если file является строкой или объектом Path, расширение .npz будет добавлено к имени файла, если оно ещё не присутствует. args : Аргументы, необязательно Массивы для сохранения в файле. Поскольку Python не может определить имена массивов вне savez, массивы будут сохранены с именами “arr_0”, “arr_1” и так далее. Эти аргументы могут быть любым выражением. kwds : Ключевые аргументы, необязательно Массивы для сохранения в файле. Массивы будут сохранены в файле с именами, соответствующими ключевым словам.

Возвращает:

None

См. также

numpy.save

Сохранение одного массива в бинарный файл в формате NumPy.

numpy.savetxt

Сохранение массива в файл в виде простого текста.

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 сжатый архив файлов, имена которых соответствуют содержащимся в них переменным. Архив сжат с помощью zipfile.ZIP_DEFLATED, и каждый файл в архиве содержит одну переменную в формате .npy. Описание формата .npy можно найти 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