jax.numpy.save

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jax.numpy.save#

jax.numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)[源代码]#

将数组保存为 NumPy .npy 格式的二进制文件。

参数:

  • file (file, str, or pathlib.Path) – 要保存数据的文件或文件名。如果 file 是一个文件对象，那么文件名保持不变。如果 file 是一个字符串或路径，如果文件名还没有 .npy 扩展名，则会附加该扩展名。

  • arr (array_like) – 要保存的数组数据。

  • allow_pickle (bool, optional) – 允许使用Python的pickle保存对象数组。不推荐使用pickle的原因包括安全性（加载pickle数据可以执行任意代码）和可移植性（pickle对象可能在不同的Python安装中无法加载，例如如果存储的对象需要不可用的库，并且并非所有pickle数据在不同版本的Python之间都是兼容的）。默认值：True

  • fix_imports (bool, optional) – fix_imports 标志已被弃用，且无效。 .. deprecated:: 2.1 自 NumPy 1.17 起，此标志被忽略，仅用于支持加载在 Python 3 中编写的某些 Python 2 文件。

参见

savez

将多个数组保存到 .npz 存档中

savetxt, load

备注

关于 .npy 格式的描述，请参见 numpy.lib.format。

任何保存到文件的数据都会追加到文件的末尾。

示例

>>> import numpy as np

>>> from tempfile import TemporaryFile
>>> outfile = TemporaryFile()

>>> x = np.arange(10)
>>> np.save(outfile, x)

>>> _ = outfile.seek(0) # Only needed to simulate closing & reopening file
>>> np.load(outfile)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> with open('test.npy', 'wb') as f:
...     np.save(f, np.array([1, 2]))
...     np.save(f, np.array([1, 3]))
>>> with open('test.npy', 'rb') as f:
...     a = np.load(f)
...     b = np.load(f)
>>> print(a, b)
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