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 слов. Если аргументы переданы без ключевых слов, сохранённые имена файлов будут arr_0, arr_1 и так далее.
- Параметры
-
-
filestr or file -
Имя файла (строка) или открытый файл (объект типа файла), куда будут сохранены данные. Если файл является строкой или объектом Path, расширение
.npzбудет добавлено к имени файла, если его там нет. -
argsArguments, optional -
Массивы, которые нужно сохранить в файл. 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 любыми выражениями. -
kwdsKeyword arguments, optional -
Массивы, которые нужно сохранить в файл. Массивы будут сохранены в файле с именами, указанными в ключевых словах.
-
- 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
.npzформат файла. -
numpy.load -
Загрузка файлов, созданных функцией savez_compressed.
Примечания
Формат
.npzфайла — это архивированный файл сжатый с помощьюzipfile.ZIP_DEFLATED, где каждый файл в архиве содержит одну переменную в формате.npy. Для описания формата.npy, см.numpy.lib.format.При открытии сохранённого
.npzфайла с помощьюloadвозвращается объект типаNpzFile. Это объект, похожий на словарь, 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
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.savez_compressed.html