在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多....下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍:
1.保存为二进制文件(.npy/.npz)
numpy.save
保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy
参数介绍...,允许使用Python pickles保存对象数组(可选参数,默认即可)
fix_imports:为了方便Pyhton2中读取Python3保存的数据(可选参数,默认即可)
使用
import...这个同样是保存数组到一个二进制的文件中,但是厉害的是,它可以保存多个数组到同一个文件中,保存格式是.npz,它其实就是多个前面np.save的保存的npy,再通过打包(未压缩)的方式把这些文件归到一个文件上...使用
np.loadtxt('test.out')
np.loadtxt('test2.out', delimiter=',')
总结
到此这篇关于Python Numpy中数据的常用保存与读取方法的文章就介绍到这了
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