标签：保存 注意 charm 文本 数据 arc some save 数据加载
np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中的。
import numpy as np arr=np.arange(10) np.save(‘some_array‘,arr)
如果文件路径末尾没有扩展名.npy，则该扩展名会自动加上。然后就可以通过np.load读取磁盘上数组：
print(np.load(‘some_array.npy‘)) #输出[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
为了方便看到文件生成所以使用的是pycharm编写，需要注意的是使用np.load传入的文件名必须带后缀.npy；通过np.savez可以将多个数组保存到一个压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可。
np.savez(‘array_archive.npz‘,a=arr,b=arr)
加载.npz文件时，会得到一个类似字典的对象，该对象将各个数组进行延迟加载：
arch=np.load(‘array_archive.npz‘) print(arch[‘b‘]) #结果[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
从文件中加载文本是一个非常标准的任务。我们需要用np.loadtxt或更专门化的np.genfromtxt将数据加载到普通的numpy数组中。
这些函数都有许多选项可以使用：指定各种分隔符、针对特定列的转换器函数、需要跳过的行数等。
arr=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]) np.savetxt(‘array_ex.txt‘,X=arr,delimiter=‘,‘)
将会生成一个文本array_ex.txt文件，相反执行np.loadtxt可以能读取文本
print(np.loadtxt(‘array_ex.txt‘,delimiter=‘,‘)) #返回结果： [[1. 2. 3.] [2. 3. 4.] [3. 4. 5.]]
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原文地址：https://www.cnblogs.com/catxjd/p/9975685.html
