numpy.savez_compressed#

numpy.savez_compressed(file, *args, **kwds)[源代码]#

将多个数组保存到一个压缩的 .npz 格式文件中.

在输出文件中以相应的名称存储数组作为关键字参数:savez_compressed(fn, x=x, y=y).

如果数组被指定为位置参数,即 savez_compressed(fn, x, y) ,它们的名称将是 arr_0, arr_1 等.

参数:

file文件, str, 或 pathlib.Path: 数据将被保存的文件名（字符串）或打开的文件（类文件对象）.如果 file 是一个字符串或路径,如果文件名还没有 .npz 扩展名,将会被附加.
args参数,可选: 要保存到文件的数组.请使用关键字参数（见下面的 kwds）为数组分配名称.指定为参数的数组将被命名为”arr_0”、”arr_1”,依此类推.
kwds关键字参数,可选: 要保存到文件的数组.每个数组将与其对应的键名一起保存到输出文件中.

返回:

None

参见

numpy.save: 将单个数组保存到 NumPy 格式的二进制文件中.
numpy.savetxt: 将数组保存为纯文本文件.
numpy.savez: 将多个数组保存到未压缩的 .npz 文件格式中
numpy.load: 加载由 savez_compressed 创建的文件.

备注

.npz 文件格式是一个以它们包含的变量命名的文件的压缩存档.存档使用 zipfile.ZIP_DEFLATED 压缩,存档中的每个文件包含一个以 .npy 格式存储的变量.有关 .npy 格式的描述,请参见 numpy.lib.format.

当使用 load 打开保存的 .npz 文件时,会返回一个 NpzFile 对象.这是一个类似字典的对象,可以用 .files 属性查询其数组列表,以及数组本身.

示例

>>> import numpy as np
>>> test_array = np.random.rand(3, 2)
>>> test_vector = np.random.rand(4)
>>> np.savez_compressed('/tmp/123', a=test_array, b=test_vector)
>>> loaded = np.load('/tmp/123.npz')
>>> print(np.array_equal(test_array, loaded['a']))
True
>>> print(np.array_equal(test_vector, loaded['b']))
True