jax.numpy.save#
- jax.numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)#
将数组以 NumPy
.npy格式保存到二进制文件中。- 参数:
file (文件, 字符串, 或 pathlib.Path) – 数据被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,并且文件名没有以
.npy结尾,则会为其追加该扩展名。arr (类似数组) – 要保存的数组数据。
allow_pickle (布尔值, 可选) – 允许使用 Python pickle 保存对象数组。禁止 pickle 的原因包括安全性(加载 pickle 数据可能会执行任意代码)和可移植性(pickle 的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当前不可用的库,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 (布尔值, 可选) –
标志 fix_imports 已弃用,并且没有作用。
已弃用,版本 2.1 起:此标志自 NumPy 1.17 起被忽略,仅用于支持在 Python 2 中加载一些用 Python 3 编写的文件。
注意事项
有关
.npy格式的描述,请参阅numpy.lib.format。保存到文件的任何数据都会追加到文件末尾。
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) # [1 2] [1 3]