Python で NumPy 配列を保存してロードする

1. numpy.savetxt() および numpy.loadtxt() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする
2. numpy.tofile() および numpy.fromfile() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする
3. Python の numpy.save() および numpy.load() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする

このチュートリアルでは、Python で NumPy 配列を保存およびロードする方法について説明します。

numpy.savetxt() および numpy.loadtxt() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする

numpy.savetxt() 関数は NumPy 配列をテキストファイルに保存し、numpy.loadtxt() 関数は Python のテキストファイルから NumPy 配列をロードします。numpy.save() 関数は、テキストファイルの名前、保存する配列、および目的の形式を入力パラメーターとして受け取り、その配列をテキストファイル内に保存します。numpy.loadtxt() 関数は、テキストファイルの名前と配列のデータ型を受け取り、保存された配列を返します。次のコード例は、Python で numpy.savetxt() および numpy.loadtxt() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする方法を示しています。

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])

np.savetxt("test1.txt", a, fmt="%d")

a2 = np.loadtxt("test1.txt", dtype=int)
print(a == a2)

出力：

[ True  True  True  True]

上記のコードでは、配列 a を test1.txt ファイル内に numpy.savetxt() 関数で保存し、配列 a2 を test1.txt ファイルから numpy でロードしました。loadtxt()Python の関数。最初に、np.array() 関数を使用して配列 a を作成しました。次に、配列 a を test1.txt ファイル内に np.savetxt() 関数で保存し、形式を整数形式である%d に指定しました。次に、保存した配列を配列 a2 内に np.loadtxt() 関数でロードし、dtype=int を指定しました。最後に、両方のアレイを比較して結果を表示しました。

この方法は、ここで説明する他のすべての方法よりもかなり低速です。

numpy.tofile() および numpy.fromfile() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする

numpy.tofile() 関数は NumPy 配列をバイナリファイルに保存し、numpy.fromfile() 関数はバイナリファイルから NumPy 配列をロードします。numpy.tofile() 関数は、ファイルの名前を入力引数として受け取り、呼び出し元の配列をバイナリ形式でファイル内に保存します。numpy.fromfile() 関数は、ファイルの名前と配列のデータ型を入力パラメーターとして受け取り、配列を返します。次のコード例は、Python で numpy.tofile() および numpy.fromfile() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする方法を示しています。

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])

a.tofile("test2.dat")

a2 = np.fromfile("test2.dat", dtype=int)
print(a == a2)

出力：

[ True  True  True  True]

上記のコードでは、配列 a を test2.dat ファイル内に numpy.tofile() 関数で保存し、配列 a2 を test2.dat ファイルから numpy でロードしました。fromfile()Python の関数。最初に、np.array() 関数を使用して配列 a を作成しました。次に、np.tofile() 関数を使用して、配列 a を test2.dat ファイル内に保存しました。次に、保存された配列を配列 a2 内に np.fromfile() 関数でロードし、dtype=int を指定しました。最後に、両方のアレイを比較して結果を表示しました。

この方法は、以前の方法よりも高速で効率的ですが、プラットフォームに依存します。

Python の numpy.save() および numpy.load() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする

このアプローチは、Python で NumPy 配列を保存およびロードするプラットフォームに依存しない方法です。numpy.save() 関数は NumPy 配列をファイルに保存し、numpy.load() 関数はファイルから NumPy 配列をロードします。このメソッドでは、ファイルの拡張子を .npy に指定する必要があります。numpy.save() 関数は、ファイルの名前と保存する配列を入力パラメーターとして受け取り、指定したファイル内に配列を保存します。numpy.load() 関数は、ファイルの名前を入力パラメーターとして受け取り、配列を返します。次のコード例は、Python で numpy.save() および numpy.load() 関数を使用して NumPy 配列を保存およびロードする方法を示しています。

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])

np.save("test3.npy", a)

a2 = np.load("test3.npy")
print(a == a2)

出力：

[ True  True  True  True]

上記のコードでは、配列 a を test3.npy ファイル内に numpy.save() 関数で保存し、numpy.load() 関数を使用して test3.npy ファイルから配列 a2 をロードしました。最初に、np.array() 関数を使用して配列 a を作成しました。次に、np.save() 関数を使用して、配列 a を test3.npy ファイル内に保存しました。次に、np.load() 関数を使用して、保存した配列を配列 a2 内にロードしました。最後に、両方のアレイを比較して結果を表示しました。

この方法は、非常に効率的でプラットフォームに依存しないため、これまでのところ最良の方法です。