首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从npy文件中创建和加载一个3维numpy.ndarray读数?

从npy文件中创建和加载一个3维numpy.ndarray数组的方法如下:

创建一个3维numpy.ndarray数组:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个3维数组,形状为(2, 3, 4)
arr = np.array([[[1, 2, 3, 4],
                 [5, 6, 7, 8],
                 [9, 10, 11, 12]],
                [[13, 14, 15, 16],
                 [17, 18, 19, 20],
                 [21, 22, 23, 24]]])

将数组保存到npy文件:

代码语言:txt
复制
# 将数组保存到npy文件
np.save('array.npy', arr)

从npy文件加载数组:

代码语言:txt
复制
# 从npy文件加载数组
loaded_arr = np.load('array.npy')
print(loaded_arr)

输出:

代码语言:txt
复制
[[[ 1  2  3  4]
  [ 5  6  7  8]
  [ 9 10 11 12]]

 [[13 14 15 16]
  [17 18 19 20]
  [21 22 23 24]]]

这样就成功地从npy文件中创建和加载了一个3维numpy.ndarray数组。在这个例子中,我们创建了一个形状为(2, 3, 4)的3维数组,并将其保存到名为'array.npy'的文件中。然后,我们使用np.load()函数从文件中加载数组,并将其存储在loaded_arr变量中。最后,我们打印loaded_arr以验证加载的数组是否正确。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python如何保存矩阵,保存matrix,保存numpy.ndarray

问题:如何将array保存到txt文件如何将存到txt文件的数据读出为ndarray类型?...python如何保存矩阵,保存matrix,保存numpy.ndarray 分析 a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1) np.savetxt("a.txt",...savez函数输出的是一个压缩文件(扩展名为npz),其中每个文件都是一个save函数保存的npy文件文件名对应于数组名。...,会发现其中有三个文件:arr_0.npy, arr_1.npy, C_array.npy,其中分别保存着数组A,B,C的内容 np.loadnp.save将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load...np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy文件

13.1K60

【干货】NumPy入门深度好文 (上篇)

2 数组的存载 本节讲数组的「保存」加载」,我知道它们没什么技术含量,但是很重要。假设你已经训练完一个深度神经网络,该网络就是用无数参数来表示的。...numpy 自身的 .npy 格式 用 np.save 函数将 numpy 数组保存为 .npy 格式,具体写法如下: np.save( ‘’文件名”,数组 ) arr_disk = np.arange...要加载它也很简单,用 np.load( "文件名" ) 即可: np.load("arr_disk.npy") array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 文本 .txt 格式 用...用 np.loadtxt( "文件名" ) 即可加载文件 np.loadtxt("arr_from_text.txt") array([[1., 2., 3.], [4.,...同样把 numpy 数组当成一个对象,要学习它,无非就是学习怎么 创建它:按步就班法、定隔定点法、一步登天法 存载它:保存成 .npy, .txt .csv 格式,下次加载即用 获取它:一段用切片,

2.3K20
  • 盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

    2 数组的存载 本节讲数组的「保存」加载」,我知道它们没什么技术含量,但是很重要。假设你已经训练完一个深度神经网络,该网络就是用无数参数来表示的。...numpy 自身的 .npy 格式 用 np.save 函数将 numpy 数组保存为 .npy 格式,具体写法如下: np.save( ‘’文件名”,数组 ) arr_disk = np.arange...要加载它也很简单,用 np.load( "文件名" ) 即可: np.load("arr_disk.npy") array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 文本 .txt 格式 用...用 np.loadtxt( "文件名" ) 即可加载文件 np.loadtxt("arr_from_text.txt") array([[1., 2., 3.], [4.,...同样把 numpy 数组当成一个对象,要学习它,无非就是学习怎么 创建它:按步就班法、定隔定点法、一步登天法 存载它:保存成 .npy, .txt .csv 格式,下次加载即用 获取它:一段用切片,

    2.4K60

    盘一盘 NumPy (上)

    2 数组的存载 本节讲数组的「保存」加载」,我知道它们没什么技术含量,但是很重要。假设你已经训练完一个深度神经网络,该网络就是用无数参数来表示的。...numpy 自身的 .npy 格式 用 np.save 函数将 numpy 数组保存为 .npy 格式,具体写法如下: np.save( ‘’文件名”,数组 ) arr_disk = np.arange...要加载它也很简单,用 np.load( "文件名" ) 即可: np.load("arr_disk.npy") array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 文本 .txt 格式 用...用 np.loadtxt( "文件名" ) 即可加载文件 np.loadtxt("arr_from_text.txt") array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6....同样把 numpy 数组当成一个对象,要学习它,无非就是学习怎么 创建它:按步就班法、定隔定点法、一步登天法 存载它:保存成 .npy, .txt .csv 格式,下次加载即用 获取它:一段用切片,

    2.9K40

    盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

    2 数组的存载 本节讲数组的「保存」加载」,我知道它们没什么技术含量,但是很重要。假设你已经训练完一个深度神经网络,该网络就是用无数参数来表示的。...numpy 自身的 .npy 格式 用 np.save 函数将 numpy 数组保存为 .npy 格式,具体写法如下: np.save( ‘’文件名”,数组 ) arr_disk = np.arange...要加载它也很简单,用 np.load( "文件名" ) 即可: np.load("arr_disk.npy") array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 文本 .txt 格式 用...用 np.loadtxt( "文件名" ) 即可加载文件 np.loadtxt("arr_from_text.txt") array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6....同样把numpy 数组当成一个对象,要学习它,无非就是学习怎么 创建它:按步就班法、定隔定点法、一步登天法 存载它:保存成 .npy, .txt .csv 格式,下次加载即用 获取它:一段用切片,一个用索引

    1.5K30

    Python Numpy文件操作方法与实例分享

    在数据处理科学计算文件I/O(输入/输出)是一个非常重要的环节,尤其是在需要读取大规模数据集或保存计算结果时,文件读写功能至关重要。...读写二进制文件 与文本文件相比,二进制文件在存储读取大规模数据时更为高效。Numpy提供了 np.save() np.load() 用于保存和加载二进制文件,通常以 .npy 格式保存数据。...使用np.load()读取二进制文件 np.load() 函数用于 .npy 文件加载数据。...") 使用fromfile()读取自定义二进制文件 fromfile() 函数可以自定义的二进制文件读取数据,并根据需要指定数据类型形状。...总结 本文详细介绍了如何使用Numpy进行文件I/O操作,涵盖了文本文件的读取与保存(如CSV文件),以及二进制文件的高效读写(如 .npy .npz 格式)。

    9310

    NumPy 1.26 中文文档(四十四)

    注意事项 文件序列的每个元素的形式非常灵活,允许获取文件的多种组合以及它们应最终安装到系统的位置。最基本的用法是让文件参数序列的一个元素成为一个简单的文件名。...对于绝对路径,文件将安装在顶级包安装目录(不管第一个参数如何)。文件相对路径名将安装在给定为元组第一个元素的路径名下的包安装目录。...numpy 分发的 setup.py 文件如何使用Configuration实例的好例子。 todict() 返回一个与 distutils 安装函数的关键字参数兼容的字典。...对于绝对路径,该文件将安装在顶层包安装目录(而不管第一个参数)。文件相对路径名将安装在作为元组第一个元素给出的路径名下的包安装目录。...在设置的构建阶段,如果遇到名为 .src 的模板文件,则会模板构建一个文件命名为 并放置在构建目录以供使用。支持两种形式的模板转换。

    30810

    如何将NumPy数组保存到文件以进行机器学习

    因此,通常需要将NumPy数组保存到文件。 学习过本篇文章后,您将知道: 如何将NumPy数组保存为CSV文件如何将NumPy数组保存为NPY文件。...1.2CSV文件加载NumPy数组的示例 我们可以使用loadtext()函数将此数据作为NumPy数组加载,并指定文件相同的逗号分隔符。下面列出了完整的示例。...可以通过使用save()函数并指定文件要保存的数组来实现。 2.1将NumPy数组保存到NPY文件 下面的示例定义了我们的二维NumPy数组,并将其保存到.npy文件。...与.npy格式一样,我们无法使用文本编辑器检查已保存文件的内容,因为文件格式为二进制。 3.2NPZ文件加载NumPy数组的示例 我们可以使用load()函数来加载文件。...加载的数组dict的load()函数返回,第一个数组的名称为'arr_0',第二个数组的名称为'arr_1',依此类推。 下面列出了加载单个数组的完整示例。

    7.7K10

    小白眼中的AI之~Numpy基础

    创建数组 range()返回的是 range对象,而 np.arange()返回的是 numpy.ndarray() 两者都可以进行迭代,而 np.nrange还是一个序列,可被当做向量使用 range...[0,1)之间均匀分布的随机数 np.random.ranf 生成均匀分布的浮点数字 [0.0,1.0) np.random.randn 生成符合正态分布的随机数 np.random.normal 正态分布返回符合你输入的均值与方差以及...np.linspace 生成等差数列的数组 arange不一样的是end值可以取到 help(np.linspace) # 创建一个0~10,差值为1的等差数组 # 0~10总共11个数(arange...写入f f.close() f = open('x.dat','rb') # 读二进制文件 temp = pickle.load(f) print(temp) 现在直接调用Numpy里面的方法即可...np.save('file_name',obj) np.load('file_name.npy') 多个文件:推荐用这种指定key的方式 默认以npz结尾: np.savez('file_name',obj1

    1.3K40

    小白眼中的AI之~Numpy基础

    创建数组 range()返回的是 range对象,而 np.arange()返回的是 numpy.ndarray() 两者都可以进行迭代,而 np.nrange还是一个序列,可被当做向量使用 range...[0,1)之间均匀分布的随机数 np.random.ranf 生成均匀分布的浮点数字 [0.0,1.0) np.random.randn 生成符合正态分布的随机数 np.random.normal 正态分布返回符合你输入的均值与方差以及...np.linspace 生成等差数列的数组 arange不一样的是end值可以取到 help(np.linspace) # 创建一个0~10,差值为1的等差数组# 0~10总共11个数(arange...,eg: import picklef = open('x.dat','wb') # 写二进制文件pickle.dump(array2,f) # 把对象array2写入ff.close()f = open...('file_name.npy') 多个文件:推荐用这种指定key的方式 默认以npz结尾: np.savez('file_name',obj1=obj1,obj2=obj2)temp = np.load

    1K100

    利用Caffe训练模型(solver、deploy、train_val)+python使用已训练模型

    ---- 二、训练完之后如何测试新数据 1、如何将mean.binaryproto转mean.npy 由于验证的时候需要在python下,验证新图片的时候,是先读入然后减去均值,这时候均值就需要一个...网络上有博客总结两种方法(博客:Caffe均值文件mean.binaryproto转mean.npy):mean.binaryproto转mean.npy、已知均值情况下用均值创建 (1)mean.binaryproto...mean_number,channel, hight, width) mean_npy = array[0] # 一个array可以有多组均值存在...[0,:,:] = 104 mean[1,:,:] = 117 mean[2,:,:] = 123 np.save(MEAN_NPY, mean) (3)如何加载mean.npy文件 上面我们用两种方式构造了均值文件...caffe官方有一套,利用imagenet图片caffenet模型训练好了一个caffemodel, 供大家下载。

    1.8K20

    5 个PyTorch 的处理张量的基本函数

    创建张量的一种方法是通过指定其维度来初始化一个随机张量 describe(torch.Tensor(2, 3)) 使用 Python 列表以声明方式创建张量 我们还可以使用 python 列表创建张量。...x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量 我们也可以NumPy 数组创建PyTorch 张量。...torch.sum() 函数允许我们计算行列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量,该张量使用索引的条目(LongTensor)沿维度 dim 对输入张量进行索引。...基本的张量创建到具有特定用例的高级鲜为人知的函数,如 torch.index_select (),PyTorch 提供了许多这样的函数,使数据科学爱好者的工作更轻松。 作者:Inshal Khan

    1.8K10

    使用TensorFlow的经验分享

    如何输入数据 刚才我们说把数据传进去,图片是如何传到模型的那,首先我们知道图片是由像素点组成的,所以可以用二维数组去表示一个图片,二维数组的每个位置是一个图片的像素点,将二维数组输入模型即可。...问题二: 数据量过大导致的oom问题 产生原因: 第三方库安装好后,开始进行预处理,但我没有考虑数据量的问题,打算将每张dcm图片预处理后添加到一个全局的列表,最后保存成一个npy文件。...解决办法: 在保存时,以每张图片单独保存成一个npy文件。这样列表就一直只保存一个图片大小的信息。...2. map没有加载npy文件的原生方法,而传递的参数为张量不能直接使用np.load进行加载,这里需要使用tf.py_function(函数名,张量,形状)函数,在这个函数可以按照pythob原生的方法处理数据...,解决tf没有npy加载方法的问题。

    1.4K12

    NumPy 高级教程——存储和加载数据

    Python NumPy 高级教程:存储和加载数据 在实际应用,数据的存储和加载是数据科学机器学习工作流程不可或缺的一部分。NumPy 提供了用于将数组保存到文件以及文件加载数组的功能。...在本篇博客,我们将深入介绍 NumPy 的存储和加载数据的操作,并通过实例演示如何使用这些功能。 1. 存储数据 1.1 保存为文本文件 可以使用 np.savetxt 将数组保存为文本文件。...加载数据 2.1 文本文件加载数据 使用 np.loadtxt 文本文件加载数据。...# 二进制文件加载数据 loaded_data_binary = np.load('array_data.npy') print(loaded_data_binary) 2.3 压缩的二进制文件加载数据...希望本篇博客能够帮助你更好地理解运用 NumPy 的数据存储和加载功能。

    34810

    NumPy 1.26 中文文档(五十七)

    修复无法创建对齐的空结构化数据类型的失败 #20467: 增强: 提供一个方便的函数来替换 npy_load_module #20495: 维护: 更新支持 python3.10 的 wheel...修复无法创建对齐的空结构化数据类型的失败 #20467: ENH: 提供一个方便的函数来替换 npy_load_module #20495: MAINT: 更新支持 Python 3.10...可以通过使用NPY_BLAS_LIBSNPY_LAPACK_LIBS环境变量来绕过已安装的 BLAS LAPACK 库的自动检测。相反,将直接使用这些环境变量的链接标志,并假定语言为 F77。...作为返回数组的代表,按字典顺序选择最小的一个 - 有关复数数组的字典顺序如何定义,请参见 np.sort。...作为返回数组的代表,按字典顺序选择最小的一个 - 有关复数数组的字典顺序如何定义,请参见 np.sort。

    10110

    Python的numpy常用函数整理

    参考链接: Python的numpy.cosh 导入numpy:import numpy as np  一、numpy常用函数  1.数组生成函数  np.array(x):将x转化为一个数组  np.array...与np.zeros_like(a)作用类似  np.eye(n):生成n×n的单位矩阵  np.identity(n):生成n×n的单位矩阵  np.arange(begin,end,step):生成一个...  np.save(string,a):将a保存到string.npy文件  np.savez(string,a1,a2, ...)...:将所有的数组压缩保存到文件string.npy文件  np.savetxt(sring,a,fmt,newline='\n'):将a写入文件,格式为fmt  np.load(string):读取文件...string的文件内容并转化为数组对象(或字典对象)  np.loadtxt(string,delimiter):读取文件string的文件内容,以delimiter为分隔符转化为数组  二、numpy.ndarray

    2.8K10

    那个爆火的“梦中修炼”AI,你也能用Keras搭一个

    MDN输出层仅允许出现下一个“z”任何一个高斯分布中提取的情况。 ? 在这篇World Models的研究,下一个观察到的潜在状态可能从任何一种高斯分布得到。...这将改变obs_data_* .npyaction_data_*.npy文件batch 0到batch 9的数据,并且将它们转化成RNN需要的正确格式完成训练。 两组文件将保存在....第七步:训练RNN 上一步生成了RNN的数据后,训练它只需rnn_input_*.npyrnn_output_*.npy文件就可以了。在这里再次提醒:第六步一定要完成,这些文件都要在....VAE一样,如果文件存在weights.h5并且没有指定--new_model标记,那么脚本将从该文件加载权重,并继续训练现有模型。通过这种方式,您可以迭代地批量训练RNN。...首先,CMA-ES要为这867个参数,创建多个随机初始化副本,形成种群 (population) 。而后,这个算法会在环境,测试种群的每一个成员,记录平均分。

    51230

    NumPy 1.26 中文文档(四十五)

    在设置的构建阶段,如果遇到名为.src 的模板文件,则会模板构造一个名为的新文件,并将其放置在构建目录以供使用。支持两种模板转换形式。...目前,这用于 Python 函数创建动态 ufunc,用于存储类型、数据名称成员的空间。 *obj 对于 Python 函数动态创建的 ufunc,该成员持有对底层 Python 函数的引用。...NPY_USE_SETITEM 数组标量创建一个 0-d 数组时,请使用f->setitem而不是标准的数组标量复制。如果不定义与数据类型一起使用的数组标量,必须使用。...目前,这用于 python 函数创建的动态 ufunc 存储类型、数据名称成员的空间。 *obj 对于 python 函数动态创建的 ufunc,此成员保存对底层 Python 函数的引用。...目前,这用于 Python 函数创建动态 ufuncs,用于存储类型、数据名称成员的空间。

    13310
    领券