numpy一个数组的存储、读取/多个数组的存储、读取 np.save/np.savez/np.load

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这篇博客探讨了numpy中一个数组和多个数组的存储与读取方法，包括save、savez以及load的使用。在单个数组情况下，save与savez都能实现存储，但savez在加载时无法直接显示内容；而在多个数组场景下，save方法只能保存一个数组，savez则可保存多个并允许通过关键字访问。利用with语句加载文件时，数据关闭后文件会被自动删除。

numpy 数组的存储

一个数组的情况
多个数组的情况
- method1: save--->npy---->load虽然没有报错，但其实只能存取一个数组
- method2: savez ----npz-----load

一个数组的情况

method1：可取 save—>.npy ----.load()

>>> np.save('./tmp/123.npy',np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
>>> np.load('./tmp/123.npy')
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

在这里插入图片描述

method2：savez—>.npz---->load() 是能存取，但是显示不出来

>>> np.savez('./tmp/789.npz',np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
>>> data = np.load('./tmp/789.npz')
>>> data
<numpy.lib.npyio.NpzFile object at 0x000000000B8500C8>
>>> data[0]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "F:\Anaconda\anaconda\envs\tf2.2.0\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 266, in __getitem__
    raise KeyError("%s is not a file in the archive" % key)
KeyError: '0 is not a file in the archive'
>>> print(data)
<numpy.lib.npyio.NpzFile object at 0x000000000B8500C8>

method3 savez(,a=a)---->npz—>load 可取

>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> np.savez('./tmp/111.npz',a = a)
>>> data = np.load('./tmp/111.npz')
>>> data
<numpy.lib.npyio.NpzFile object at 0x000000000B853AC8>
>>> data['a']
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>>

多个数组的情况

method1: save—>npy---->load虽然没有报错，但其实只能存取一个数组

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2])
>>> b = np.array([3,4])
>>> np.save('./tmp/multi_save',a,b)
>>> np.load('./tmp/multi_save.npy')
array([1, 2])
>>> c = np.load('./tmp/multi_save.npy')
>>> c.size
2
>>> c
array([1, 2])
>>>

method2: savez ----npz-----load

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2])
>>> b = np.array([3,4])
>>> np.savez('./tmp/multi_savez',train=a, test=b)
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: keyword can't be an expression
>>> np.savez('./tmp/multi_savez', train = a , test = b)
>>> data = np.load('./tmp/multi_savez.npz')
>>> data['train']
array([1, 2])
>>> data['test']
array([3, 4])
>>> data.close()

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2])
>>> b = np.array([3,4])
>>> np.savez('./tmp/multi_savez.npz',train = a, test = b)
>>> with np.load('./tmp/multi_savez.npz') as data:
...     a = data['train']
...     b = data['test']
...
>>> a
array([1, 2])
>>> b
array([3, 4])
>>>

从中可以分析到的东西

如何对个数组起一个关键字
‘./tmp/multi_savez’ 起的文件名并没有在后面写.npz，但是也自动生成.npz文件,
也可以带.npz来命名
查询时使用data[关键字]
data.close()

后面再输入data.close()就可以删掉了multi_savez.npz
5.If the file is a .npz file, the returned value supports the
context manager protocol in a similar fashion to the open function::
```
 with load('foo.npz') as data:
     a = data['a']
```
The underlying file descriptor is closed when exiting the ‘with’
block.
如果是用with np.load() as data: 的话，后面不用data.close()就可以删除multi_savez.npy
6.如果文件夹中本身就存在multi_savez.npz 文件，并不影响再次写入