numpy.save

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)[source]

Сохранение массива в бинарный файл в формате NumPy .npy.

Параметры

filefile, str, или pathlib.Path

Файл или имя файла, в который сохраняются данные. Если file является объектом файла, то имя файла остается без изменений. Если file является строкой или Path, то к имени файла будет добавлен .npy расширение, если его там еще нет.

arrarray_like

Массивовые данные для сохранения.

allow_picklebool, необязательно

Разрешить сохранение массивов объектов с помощью Python pickles. Причины запрета pickles включают безопасность (загрузка pickle-данных может выполнить произвольный код) и переносимость (объекты, сохраненные в виде pickle, могут не загружаться в разных установках Python, например, если сохраненные объекты требуют библиотек, которые недоступны, и не все pickle-данные совместимы между Python 2 и Python 3). По умолчанию: True

fix_importsbool, необязательно

Полезно только для принудительного сохранения объектов в массивах объектов в Python 3 в формате, совместимом с Python 2. Если fix_imports равно True, pickle попытается сопоставить новые имена Python 3 со старыми именами модулей, используемыми в Python 2, чтобы поток pickle-данных был читаем в Python 2.

См. также

savez

Сохранение нескольких массивов в .npz архив

savetxt, load

Примечания

Описание формата .npy см. в numpy.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]