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。

另请参阅

savez

将多个数组保存到 .npz 存档

savetxt, load

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)
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