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引言在該系列的文章中 ， 已經(jīng)花了很大的篇幅進(jìn)行NumPy中多維數(shù)組內(nèi)容的介紹 ， 我們可以有多種方式創(chuàng)建多維數(shù)組以及對數(shù)組進(jìn)行各種操作、運(yùn)算等 。
有時(shí)候 ， 由于數(shù)組中的數(shù)據(jù)量比較大 ， 我們希望能將數(shù)組保存下來 ， 在后續(xù)需要復(fù)用的時(shí)候 ， 再重新加載到內(nèi)存中 。 NumPy也提供了關(guān)于數(shù)組IO的相關(guān)方法 ， 本文就來介紹一下關(guān)于多維數(shù)組保存與加載的各種常用方法 。
本文的主要內(nèi)容有：
1、使用pickle模塊進(jìn)行數(shù)組的保存與加載
2、NumPy單個(gè)數(shù)組的保存與加載
3、NumPy多個(gè)數(shù)組的保存與加載
4、使用HDF5格式進(jìn)行保存與加載
使用pickle模塊進(jìn)行數(shù)組的保存與加載pickle模塊是Python中的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫 ， 用于序列化（即將對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流）和反序列化（即將字節(jié)流轉(zhuǎn)換為對象） 。 通過pickle ， 您可以將幾乎所有的Python對象保存到文件中或者通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸 。 這個(gè)過程也稱為“持久化” 。
通過代碼 ， 簡單演示下：
NumPy單個(gè)數(shù)組的保存與加載通過NumPy進(jìn)行單個(gè)數(shù)組的保存比較簡單 ， 直接提供np.save()和np.load()即可一行實(shí)現(xiàn)保存或者加載 。
直接看代碼：
通過np.save()保存的是二進(jìn)制文件 ， 還可以將數(shù)組保存為純文本文件 。
同樣通過代碼演示一下：
NumPy多個(gè)數(shù)組的保存與加載有時(shí)候 ， 我們還需要將多個(gè)有關(guān)聯(lián)的數(shù)組保存到一起 ， 這時(shí)候 ， 可以通過np.savez()函數(shù)來實(shí)現(xiàn) 。
直接看代碼：
使用HDF5格式進(jìn)行保存與加載有時(shí)候數(shù)據(jù)量比較大 ， 保存和加載會存在性能問題 ， 這時(shí)候可以考慮將數(shù)據(jù)保存為HDF5格式 。
HDF5（Hierarchical Data Format version 5）是一種用于存儲和管理大量數(shù)據(jù)的文件格式 。 它采用了層次化的數(shù)據(jù)組織方式 ， 支持多種數(shù)據(jù)類型 ， 廣泛應(yīng)用于科學(xué)數(shù)據(jù)存儲、工程、數(shù)值計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域 。
在Python中 ， 我們可以通過h5py庫來輕松地讀寫HDF5文件 。 由于h5py是一個(gè)三方庫 ， 在使用之前需要先安裝 。 需要注意的是 ， 通過pip install h5py后 ， 需要注意重啟相關(guān)的Jupyter notebook的kernel ， 否則無法找到該庫 。
接下來 ， 通過來演示將數(shù)組保存到HDF5文件：
總結(jié)本文介介紹了將NumPy中的多維數(shù)組進(jìn)行保存和加載的方法 ， 我們可以通過pickle進(jìn)行保存和修改 ， 也可以通過np.save()和np.load()進(jìn)行保存和修改 。 需要保存為文本格式 ， 可以使用np.savetxt()和np.loadtxt() 。 保存多個(gè)數(shù)組 ， 可以使用np.savez() 。 數(shù)據(jù)量比較大時(shí) ， 可以考慮HDF5文件 。
以上就是本文的全部內(nèi)容 ， 感謝您的撥冗閱讀！
【「Python數(shù)據(jù)科學(xué)」NumPy多維數(shù)組的保存與加載】
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