numpy.save#
- numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)[源代码]#
以 NumPy
.npy格式将数组保存到二进制文件.- 参数:
- filefile, str, 或 pathlib.Path
保存数据的文件或文件名.如果 file 是一个文件对象,那么文件名不改变.如果file是一个字符串或 Path,如果它还没有
.npy扩展名,那么将会附加一个.- arrarray_like
要保存的数组数据.
- allow_picklebool, 可选
允许使用 Python pickles 保存对象数组.不允许使用 pickles 的原因包括安全性(加载 pickled 数据可以执行任意代码)和可移植性(pickled 对象可能无法在不同的 Python 安装上加载,例如,如果存储的对象需要不可用的库,并且并非所有 pickled 数据都与不同版本的 Python 兼容).默认值:True
- fix_importsbool, 可选
fix_imports 标志已弃用,不起作用.
自 2.1 版本弃用: 此标志从 NumPy 1.17 开始被忽略,仅用于支持在 Python 2 中加载一些在 Python 3 中编写的文件.
注释
有关
.npy格式的说明,请参见numpy.lib.format.任何保存到文件的数据都会追加到文件末尾.
示例
>>> import numpy as np
>>> from tempfile import TemporaryFile >>> outfile = TemporaryFile()
>>> x = np.arange(10) >>> np.save(outfile, x)
>>> _ = outfile.seek(0) # Only needed 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]