jax.numpy.save

内容

jax.numpy.save#

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

将数组保存到 NumPy .npy 格式的二进制文件中。

参数:

  • file (file, str, or pathlib.Path) – 保存数据的文件或文件名。如果 file 是文件对象，则文件名保持不变。如果 file 是字符串或 Path，则如果文件名没有 .npy 扩展名，则会将该扩展名附加到文件名。

  • arr (array_like) – 要保存的数组数据。

  • allow_pickle (bool, optional) – 允许使用 Python pickle 保存对象数组。不允许 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 数据都兼容不同版本的 Python）。默认：True

  • fix_imports (bool, optional) –

    标志 fix_imports 已被弃用，并且没有效果。

    自版本 2.1 起弃用： 此标志自 NumPy 1.17 起被忽略，仅需要支持在 Python 2 中加载一些使用 Python 3 编写的文件。

另请参阅

savez

将多个数组保存到 .npz 存档中

savetxt, load

笔记

有关 .npy 格式的描述，请参见 numpy.lib.format。

保存到文件中的任何数据都将追加到文件末尾。

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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