numpy.save
-
numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)[source] -
Сохранение массива в двоичный файл в формате NumPy
.npy.- Параметры
-
-
filefile, str, or pathlib.Path -
Файл или имя файла, в который сохраняются данные. Если file — это объект файла, тогда имя файла не изменяется. Если file — это строка или Path, к имени файла будет добавлено расширение
.npy, если его там нет. -
arrarray_like -
Данные массива для сохранения.
-
allow_picklebool, optional -
Разрешить сохранение массивов объектов с помощью Python pickle. Причины запрета pickle включают безопасность (загрузка данных pickle может выполнить произвольный код) и переносимость (объекты pickle могут не загружаться в других установках Python, например, если сохранённые объекты требуют библиотек, которые недоступны, и не все данные pickle совместимы между Python 2 и Python 3). Значение по умолчанию: True
-
fix_importsbool, optional -
Полезно только для принудительного сериализации объектов в массивах объектов на Python 3 в формате, совместимом с Python 2. Если
fix_importsравно True, pickle попытается сопоставить новые имена Python 3 со старыми именами модулей, используемыми в Python 2, чтобы поток данных pickle был читаемым с Python 2.
-
Примечания
Описание формата
.npyсм. вnumpy.lib.format.Любые данные, сохраненные в файле, добавляются в конец файла.
Примеры
>>> from tempfile import TemporaryFile >>> outfile = TemporaryFile()
>>> x = np.arange(10) >>> np.save(outfile, x)
>>> _ = outfile.seek(0) # Only needed here to simulate closing & reopening file >>> np.load(outfile) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> with open('test.npy', 'wb') as f: ... np.save(f, np.array([1, 2])) ... np.save(f, np.array([1, 3])) >>> with open('test.npy', 'rb') as f: ... a = np.load(f) ... b = np.load(f) >>> print(a, b) # [1 2] [1 3]
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.19/reference/generated/numpy.save.html