NumPy 1.14 - numpy.save()

numpy.save




numpy

numpy.save

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) [source]

NumPy .npy प्रारूप में एक बाइनरी फ़ाइल के लिए एक सरणी सहेजें।

पैरामीटर:

फ़ाइल : फ़ाइल, str या pathlib.Path

फ़ाइल या फ़ाइल नाम जिसके लिए डेटा सहेजा गया है। यदि फ़ाइल एक फ़ाइल-ऑब्जेक्ट है, तो फ़ाइल नाम अपरिवर्तित है। यदि फ़ाइल एक स्ट्रिंग या पथ है, तो .npy एक्सटेंशन को फ़ाइल नाम में जोड़ा जाएगा यदि यह पहले से ही एक नहीं है।

गिरफ्तारी: array_like

डेटा को सहेजा जाना है।

allow_pickle : बूल, वैकल्पिक

पायथन अचार का उपयोग करके ऑब्जेक्ट सरणियों को सहेजने की अनुमति दें। अचार को ख़राब करने की वजहों में सुरक्षा शामिल है (लोड किया गया पिकड डेटा मनमाना कोड निष्पादित कर सकता है) और पोर्टेबिलिटी (मसालेदार वस्तुएँ अलग-अलग पायथन इंस्टॉलेशन पर लोड करने योग्य नहीं हो सकती हैं, उदाहरण के लिए यदि संग्रहीत ऑब्जेक्ट्स को लाइब्रेरी की आवश्यकता होती है जो उपलब्ध नहीं हैं, और सभी पिक किए गए डेटा के बीच संगत नहीं है पायथन 2 और पायथन 3)। डिफ़ॉल्ट: सच है

fix_imports : बूल, वैकल्पिक

केवल पायथन 3 पर ऑब्जेक्ट सरणियों में ऑब्जेक्ट्स को फोर्स करने में उपयोगी है जिसे पायथन 2 संगत तरीके से पिक किया जा सकता है। यदि fix_imports True है, तो अचार नए पायथन 3 नामों को पायथन 2 में इस्तेमाल किए गए पुराने मॉड्यूल नामों से मैप करने का प्रयास करेगा, fix_imports 2 के साथ अचार डेटा स्ट्रीम पठनीय हो।

यह भी देखें

savez
.npz संग्रह में कई सरणियों को सहेजें

savetxt , load

टिप्पणियाँ

.npy प्रारूप के विवरण के लिए, numpy.lib.format या NumPy एन्हांसमेंट प्रस्ताव http://docs.scipy.org/doc/numpy/neps/npy-format.html के numpy.lib.format मॉड्यूल देखें।

उदाहरण

>>> from tempfile import TemporaryFile
>>> outfile = TemporaryFile()
>>> x = np.arange(10)
>>> np.save(outfile, x)
>>> outfile.seek(0) # Only needed here to simulate closing & reopening file
>>> np.load(outfile)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])