在 Python 中保存和加载 NumPy 数组

1. 使用 numpy.savetxt() 和 numpy.loadtxt() 函数保存和加载 NumPy 数组
2. 使用 numpy.tofile() 和 numpy.fromfile() 函数保存和加载 NumPy 数组
3. 使用 Python 中的 numpy.save() 和 numpy.load() 函数保存和加载 NumPy 数组

本教程将讨论在 Python 中保存和加载 NumPy 数组的方法。

使用 numpy.savetxt() 和 numpy.loadtxt() 函数保存和加载 NumPy 数组

numpy.savetxt() 函数将 NumPy 数组保存到文本文件，numpy.loadtxt() 函数从 Python 中的文本文件加载 NumPy 数组。numpy.save() 函数将文本文件的名称、要保存的数组和所需的格式作为输入参数，并将数组保存在文本文件中。numpy.loadtxt() 函数采用文本文件的名称和数组的数据类型，并返回保存的数组。以下代码示例向我们展示了如何使用 Python 中的 numpy.savetxt() 和 numpy.loadtxt() 函数保存和加载 NumPy 数组。

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)

输出：

[ True  True  True  True]

在上面的代码中，我们使用 numpy.savetxt() 函数将数组 a 保存在 test1.txt 文件中，并使用 numpy.savetxt() 函数从 test1.txt 文件加载数组 a2。loadtxt() Python 中的函数。我们首先使用 np.array() 函数创建了数组 a。然后我们使用 np.savetxt() 函数将数组 a 保存在 test1.txt 文件中，并指定格式为%d，即整数格式。然后我们使用 np.loadtxt() 函数将保存的数组加载到数组 a2 中，并指定 dtype=int。最后，我们比较了两个数组并显示了结果。

此方法比此处讨论的所有其他方法慢得多。

使用 numpy.tofile() 和 numpy.fromfile() 函数保存和加载 NumPy 数组

numpy.tofile() 函数将一个 NumPy 数组保存在一个二进制文件中，而 numpy.fromfile() 函数从一个二进制文件中加载一个 NumPy 数组。numpy.tofile() 函数将文件名作为输入参数，并将调用数组以二进制格式保存在文件中。numpy.fromfile() 函数将文件名和数组的数据类型作为输入参数并返回数组。以下代码示例向我们展示了如何使用 Python 中的 numpy.tofile() 和 numpy.fromfile() 函数保存和加载 NumPy 数组。

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)

输出：

[ True  True  True  True]

在上面的代码中，我们使用 numpy.tofile() 函数将数组 a 保存在 test2.dat 文件中，并使用 numpy.tofile() 函数从 test2.dat 文件加载数组 a2。Python 中的 fromfile() 函数。我们首先使用 np.array() 函数创建了数组 a。然后我们使用 np.tofile() 函数将数组 a 保存在 test2.dat 文件中。然后我们使用 np.fromfile() 函数将保存的数组加载到数组 a2 中，并指定 dtype=int。最后，我们比较了两个数组并显示了结果。

这种方法比以前的方法更快、更有效，但它依赖于平台。

使用 Python 中的 numpy.save() 和 numpy.load() 函数保存和加载 NumPy 数组

这种方法是一种在 Python 中保存和加载 NumPy 数组的独立于平台的方法。numpy.save() 函数 将 NumPy 数组保存到文件中，而 numpy.load() 函数 从文件中加载 NumPy 数组。我们需要在此方法中为文件指定 .npy 扩展名。numpy.save() 函数将文件名和要保存的数组作为输入参数，并将数组保存在指定文件中。numpy.load() 函数将文件名作为输入参数并返回数组。以下代码示例向我们展示了如何使用 Python 中的 numpy.save() 和 numpy.load() 函数保存和加载 NumPy 数组。

import numpy as np

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

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

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

输出：

[ True  True  True  True]

在上面的代码中，我们使用 numpy.save() 函数将数组 a 保存在 test3.npy 文件中，并使用 numpy.load() 函数从 test3.npy 文件加载数组 a2。我们首先使用 np.array() 函数创建了数组 a。然后我们使用 np.save() 函数将数组 a 保存在 test3.npy 文件中。然后我们使用 np.load() 函数将保存的数组加载到数组 a2 中。最后，我们比较了两个数组并显示了结果。

这种方法是迄今为止最好的方法，因为它非常高效且与平台无关。