Python에서 NumPy 배열 저장 및로드

1. numpy.savetxt()및numpy.loadtxt()함수를 사용하여 NumPy 배열 저장 및로드
2. numpy.tofile()및numpy.fromfile()함수를 사용하여 NumPy 배열 저장 및로드
3. Python에서numpy.save()및numpy.load()함수를 사용하여 NumPy 배열 저장 및로드

이 자습서에서는 Python에서 NumPy 배열을 저장하고로드하는 방법에 대해 설명합니다.

numpy.savetxt()및numpy.loadtxt()함수를 사용하여 NumPy 배열 저장 및로드

numpy.savetxt()함수는 NumPy 배열을 텍스트 파일에 저장하고numpy.loadtxt()함수는 Python의 텍스트 파일에서 NumPy 배열을로드합니다. numpy.save()함수는 텍스트 파일의 이름, 저장할 배열 및 원하는 형식을 입력 매개 변수로 취하고 배열을 텍스트 파일 내에 저장합니다. numpy.loadtxt()함수는 텍스트 파일의 이름과 배열의 데이터 유형을 가져와 저장된 배열을 반환합니다. 다음 코드 예제는 Python에서numpy.savetxt()및numpy.loadtxt()함수를 사용하여 NumPy 배열을 저장하고로드하는 방법을 보여줍니다.

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)

출력:

[ True  True  True  True]

위 코드에서numpy.savetxt()함수를 사용하여test1.txt파일 내에 배열a를 저장하고numpy.txt파일에서a2배열을로드했습니다. Python의 loadtxt()함수. 먼저np.array()함수를 사용하여a배열을 생성했습니다. 그런 다음np.savetxt()함수를 사용하여test1.txt파일 내에 배열a를 저장하고 형식을 정수 형식 인%d로 지정했습니다. 그런 다음np.loadtxt()함수를 사용하여a2배열 내에 저장된 배열을로드하고dtype=int를 지정했습니다. 마지막으로 두 어레이를 비교하고 결과를 표시했습니다.

이 방법은 여기에 설명 된 다른 모든 방법보다 상당히 느립니다.

numpy.tofile()및numpy.fromfile()함수를 사용하여 NumPy 배열 저장 및로드

numpy.tofile()함수는 이진 파일에 NumPy 배열을 저장하고numpy.fromfile()함수는 이진 파일에서 NumPy 배열을로드합니다. numpy.tofile()함수는 파일 이름을 입력 인수로 취하고 이진 형식으로 파일 내부에 호출 배열을 저장합니다. numpy.fromfile()함수는 파일 이름과 배열의 데이터 유형을 입력 매개 변수로 취하고 배열을 반환합니다. 다음 코드 예제는 Python에서numpy.tofile()및numpy.fromfile()함수를 사용하여 NumPy 배열을 저장하고로드하는 방법을 보여줍니다.

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)

출력:

[ True  True  True  True]

위 코드에서numpy.tofile()함수를 사용하여test2.dat파일에 배열a를 저장하고numpy.dat파일에서a2배열을로드했습니다. 파이썬에서 fromfile()함수. 먼저np.array()함수를 사용하여a배열을 생성했습니다. 그런 다음np.tofile()함수를 사용하여test2.dat파일 내에 배열a를 저장했습니다. 그런 다음np.fromfile()함수를 사용하여a2배열 내에 저장된 배열을로드하고dtype=int를 지정했습니다. 마지막으로 두 어레이를 비교하고 결과를 표시했습니다.

이 방법은 이전 방법보다 빠르고 효율적이지만 플랫폼에 따라 다릅니다.

Python에서numpy.save()및numpy.load()함수를 사용하여 NumPy 배열 저장 및로드

이 접근 방식은 Python에서 NumPy 배열을 저장하고로드하는 플랫폼 독립적 인 방법입니다. numpy.save()함수는 NumPy 배열을 파일에 저장하고 numpy.load()함수는 파일에서 NumPy 배열을로드합니다. 이 메서드에서 파일에 대해.npy확장자를 지정해야합니다. numpy.save()함수는 파일 이름과 입력 매개 변수로 저장할 배열을 가져 와서 지정된 파일 내에 배열을 저장합니다. numpy.load()함수는 파일 이름을 입력 매개 변수로 사용하고 배열을 리턴합니다. 다음 코드 예제는 Python에서numpy.save()및numpy.load()함수를 사용하여 NumPy 배열을 저장하고로드하는 방법을 보여줍니다.

import numpy as np

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

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

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

출력:

[ True  True  True  True]

위 코드에서numpy.save()함수를 사용하여test3.npy 파일에a 배열을 저장하고test3.npy 파일에서a2 배열을 numpy.load()함수. Python의 load()함수. 먼저np.array()함수로 배열a를 생성했습니다. 그런 다음np.save()함수를 사용하여test3.npy파일에a배열을 저장했습니다. 그런 다음np.load()함수를 사용하여a2배열 안에 저장된 배열을로드했습니다. 마지막으로 두 어레이를 비교하고 결과를 표시했습니다.

이 방법은 매우 효율적이고 플랫폼에 독립적이기 때문에 지금까지 가장 좋은 방법입니다.