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python读取npz/npy文件

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python读取npz/npy文件

npz和npy文件都可以直接使用numpy读写。

import numpy as np
ac = np.load('mydata.npz')
ac.files

python查看npz/npy文件

要查看其中某一项的数据:

M = ac['M']
M

显示的值带省略号,要完全显示,执行:

np.set_printoptions(threshold=np.inf)
M

输出有很多很多:

查看M的形状大小:

M.shape

将numpy输出样式修改回去(默认为6):

np.set_printoptions(threshold=6)

再输出M试试:

M

要查看M中某一项的值,可以执行:

M[0,0]    # 查看第一个元素的值

上面说的是打开查看npz文件的方式,但是其实,打开npy文件的方式和上述是一模一样的,并且,npz文件其实就是一系列npy文件的压缩包而已,如下图所示:

因此,要打开npy文件,执行:

M = np.load("M.npy")

文件名依据自己的实际文件名进行更改,这里的M和上面的M是一样的,所以操作其实也是一样的了。

保存为文本文件的方法:

np.savetxt('M.txt', M, delimiter=" ")    #保存为txt
np.savetxt('M.csv', M, delimiter=",")    #保存为csv

最后,记录一个问题,来自python读取npy文件。如果在加载预训练模型时,执行如下命令:

pre_train = np.load("vgg16.npy", allow_pickle=True, encoding="latin1")
print(pre_train.shape)
# 输出为(),没有数据

解决方法:

data_dic = pre_train.item()
print(data_dic.shape)

即可查看。

附:python-读取和保存npy文件示例代码

import numpy as np

# .npy文件是numpy专用的二进制文件
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 保存.npy文件
np.save("../data/arr.npy", arr)
print("save .npy done")

# 读取.npy文件
np.load("../data/arr.npy")
print(arr)
print("load .npy done")

总结

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