NDArray IO
1. 将数组保存到以 .npy 为扩展名的文件
PythonNumpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。
NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式:npy。
npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。
常用的 IO 函数有:
load() 和 save() 函数是读写文件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。
savez() 函数用于将多个数组写入文件,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 .npz 的文件中。
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) # 保存到 outfile.npy 文件上np.save('outfile.npy',a) # 我们可以查看文件内容:$ cat outfile.npy ?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), } # 可以看出文件是乱码的,因为它们是 Numpy 专用的二进制格式后的数据。
Java
NDArray a = manager.create(new int[]{1,2,3,4,5});NDList encoded = new NDList(a);encoded.encode();OutputStream os = Files.newOutputStream(Paths.get("src/test/resources/outfile.npy"));encoded.encode(os, true);# 输出结果如下:src/test/resources/outfile.npy
2. 读取 .npy 文件
Python我们可以使用 load() 函数来读取数据就可以正常显示了:
import numpy as np b = np.load('outfile.npy') print (b)# 输出结果如下:[1 2 3 4 5]
Java
byte[] data = readFile("arr.npy");NDList decoded = NDList.decode(manager, data);NDArray array = decoded.get(0);System.out.println(array.toDebugString(100, 10, 100, 100));# 输出结果如下:ND: (5) cpu() int32[ 1, 2, 3, 4, 5]
3. 将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件
Pythonnumpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b = np.arange(0, 1.0, 0.1)np.savez("runoob.npz", a, b)# 输出结果如下:runoob.npz
Java
a = manager.create(new int[][]{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}});NDArray b = manager.arange(0f, 1f, 0.1f);encoded = new NDList(a, b);encoded.encode();os = Files.newOutputStream(Paths.get("src/test/resources/runoob.npz"));encoded.encode(os, true);# 输出结果如下:src/test/resources/runoob.npz
4. 读取 npz 文件
Pythonimport numpy as np r = np.load("runoob.npz") print(r.files) # 查看各个数组名称print(r["arr_0"]) # 数组 aprint(r["arr_1"]) # 数组 b# 输出结果如下:['sin_array', 'arr_0', 'arr_1'][[1 2 3][4 5 6]][0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
Java
data = readFile("runoob.npz");decoded = NDList.decode(manager, data);a = decoded.get(0);b = decoded.get(1);System.out.println(a.toDebugString(100, 10, 100, 100));System.out.println(b.toDebugString(100, 10, 100, 100));# 输出结果如下:ND: (2, 3) cpu() int32[[ 1, 2, 3],[ 4, 5, 6],]ND: (10) cpu() float32[0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
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