numpy.savez_compressed
-
numpy.savez_compressed(file, *args, **kwds)[source] -
Сохранение нескольких массивов в один файл в сжатом
.npzформате.Если переданы ключевые аргументы, имена файлов берутся из ключевых аргументов. Если аргументы переданы без ключевых слов, имена сохранённых файлов будут arr_0, arr_1 и так далее.
Параметры: -
file : str or file -
Имя файла (строка) или открытый файл (объект типа файла), куда будут сохранены данные. Если file — это строка или путь, расширение
.npzбудет добавлено к имени файла, если оно ещё не присутствует. -
args : Arguments, optional -
Массивы для сохранения в файле. 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 : Keyword arguments, optional -
Массивы для сохранения в файле. Массивы будут сохранены в файле с именами ключевых слов.
Возвращает: - None
См. также
-
numpy.save - Сохранение одного массива в двоичный файл в формате NumPy.
-
numpy.savetxt - Сохранение массива в файл в виде обычного текста.
-
numpy.savez - Сохранение нескольких массивов в несжатый
.npzформат файла -
numpy.load - Загрузка файлов, созданных функцией savez_compressed.
Примечания
Формат файла
.npzпредставляет собой архивированный поzipfile.ZIP_DEFLATEDфайлами, имена которых соответствуют именам переменных. Каждый файл в архиве содержит одну переменную в формате.npy. Для описания формата.npyсм.numpy.lib.format.При открытии сохранённого файла
.npzс помощьюloadвозвращается объектNpzFile. Это объект, подобный словарю, который можно использовать 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 -
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/generated/numpy.savez_compressed.html