jax.numpy.save#

jax.numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)[源代码]#

以 NumPy .npy 格式将数组保存到二进制文件中。

参数:

  • file (文件, str, 或 pathlib.Path) – 要将数据保存到的文件或文件名。 如果 file 是一个文件对象，则文件名保持不变。如果 file 是一个字符串或 Path，则如果文件名还没有 .npy 扩展名，则会附加该扩展名。

  • arr (array_like) – 要保存的数组数据。

  • allow_pickle (bool, 可选) – 允许使用 Python pickle 保存对象数组。禁用 pickle 的原因包括安全性（加载 pickle 数据可以执行任意代码）和可移植性（pickle 对象可能无法在不同的 Python 安装上加载，例如，如果存储的对象需要不可用的库，并且并非所有 pickle 数据都与不同版本的 Python 兼容）。默认值：True

  • fix_imports (bool, 可选) –

    fix_imports 标志已弃用，不起作用。

    自版本 2.1 起已弃用：自 NumPy 1.17 起，此标志已被忽略，它仅用于支持加载在 Python 3 中编写的一些 Python 2 中的文件。

另请参阅

savez

将多个数组保存到 .npz 存档中

savetxt, load

说明

有关 .npy 格式的说明，请参阅 numpy.lib.format。

任何保存到文件中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)
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