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.

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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

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)
file:文件名/文件路径
arr:要存储的数组
allow_pickle:布尔值,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 numpy as np 
#生成数据 
>>> x=np.arange(10) 
>>> x 
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
 
#数据保存 
>>> np.save('save_x',x) 
 
#读取保存的数据 
>>> np.load('save_x.npy') 
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
numpy.savez

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新闻标题：PythonNumpy中数据的常用保存与读取方法-创新互联
标题路径：http://myzitong.com/article/cogpei.html