numpy.save

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)

将数组保存到 NumPy .npy 格式的二进制文件中.

参数:

file文件, str, 或 pathlib.Path

要保存数据的文件或文件名.如果 file 是一个文件对象,则文件名保持不变.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.

arrarray_like

要保存的数组数据.

allow_picklebool, 可选

允许使用 Python pickles 保存对象数组.不允许使用 pickles 的原因包括安全性（加载 pickled 数据可以执行任意代码）和可移植性（pickled 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 pickled 数据在不同版本的 Python 之间都兼容）.默认值:True

fix_importsbool, 可选

fix_imports 标志已被弃用,并且没有效果.

自 2.1 版本弃用: 自 NumPy 1.17 起,此标志被忽略,并且仅在需要支持在 Python 3 中编写的文件在 Python 2 中加载时才需要.

参见

savez

将多个数组保存到一个 .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附加到文件的末尾.

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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