jax.numpy.save#
- jax.numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)[源代码]#
将数组以 NumPy
.npy
格式保存到二进制文件。- 参数:
file (file, str, 或 pathlib.Path) – 保存数据的文件或文件名。如果 file 是一个文件对象,则文件名不变。如果 file 是一个字符串或 Path,则如果文件名尚未具有
.npy
扩展名,则会将其附加到文件名。arr (array_like) – 要保存的数组数据。
allow_pickle ( bool, 可选) – 允许使用 Python pickles 保存对象数组。禁止使用 pickles 的原因包括安全性(加载 pickled 数据可以执行任意代码)和可移植性(pickled 对象可能在不同的 Python 安装中无法加载,例如,如果存储的对象需要不可用的库,并且并非所有 pickled 数据都可以在不同版本的 Python 之间兼容)。默认值:True
fix_imports ( bool, 可选) –
fix_imports 标志已弃用,并且不起作用。
自版本 2.1 起弃用:此标志自 NumPy 1.17 起被忽略,并且仅在 Python 2 中支持加载某些用 Python 3 编写的文件时才需要。
说明
有关
.npy
格式的描述,请参阅numpy.lib.format
。任何保存到文件的数据都会附加到文件末尾。
示例
>>> import numpy as np
>>> from tempfile import TemporaryFile >>> outfile = TemporaryFile()
>>> x = np.arange(10) >>> np.save(outfile, x)
>>> _ = outfile.seek(0) # Only needed to simulate closing & reopening file >>> np.load(outfile) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> with open('test.npy', 'wb') as f: ... np.save(f, np.array([1, 2])) ... np.save(f, np.array([1, 3])) >>> with open('test.npy', 'rb') as f: ... a = np.load(f) ... b = np.load(f) >>> print(a, b) # [1 2] [1 3]