Python中Numpy数据保存为npy与npz格式及读取方法详解

Finn

发布时间：2026-10-15| 5人浏览过

原创

本文详细介绍Python中利用Numpy库将数据保存为npy和npz格式的方法，包括使用save和savez函数进行二进制存储，以及通过load函数读取数据并访问数组内容的完整代码示例。

在Python中，将数据保存为npy格式是一种常见做法。

补充说明：
numpy.save("./文件名", 数组名)：以二进制格式保存数据，若保存多个数组，它们将以字典形式存储，每个数组默认分配一个从“arr_0”开始的key。传入多个数组时，也可通过关键字自定义key值。numpy.load("./文件名.npy")：用于从二进制文件中读取数据。加载后，可通过obj.files查看所有key值，其用法类似字典的dict.keys，并可通过key值索引获取保存的数组。

首先，随机生成一个数组，并将其保存为npy格式的文件中。

# 保存数据：
import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.save("test.npy", data_1)

执行相关代码后，会生成对应的文件。

接着，读取npy文件中保存的数据。

# 加载数据
datas = np.load("test.npy")
print("----type----")
print(type(datas))
print("----shape----")
print(datas.shape)
print("----data----")
print(datas)

以下是完整的代码示例。

import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.save("test.npy", data_1)
# 加载数据
datas = np.load("test.npy")
print("----type----")
print(type(datas))
print("----shape----")
print(datas.shape)
print("----data----")
print(datas)

接下来介绍如何将Python数据保存为npz格式。

补充说明：
numpy.savez(’./文件名’,数组名1,数组名2,…)：可将多个数组保存至一个文件中，同样以字典形式存储，每个数组默认分配从“arr_0”开始的key。传入多个数组时，也可通过关键字自定义key值。使用numpy.load()加载后，可通过obj.files查看所有key值，类似字典的dict.keys，并可通过key值索引获取保存的数组。

首先，随机生成一个数组，并将其保存为npz格式的文件中。

# 保存数据：
import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.savez("test.npz", data_1)

执行相关代码后，会生成对应的文件。

接着，读取npz文件中保存的数据。

# 加载数据
datas = np.load("test.npz")
# 第一种方法：
print(datas.files)         # ['arr_0']
print(datas['arr_0'])      # np.zeros((3,3))
# 或使用第二种方法：
for key, arr in datas.items():
    print(key, ": ", arr)

以下是完整的代码示例。

import numpy as np
data_1 = np.zeros((3, 3))
# 将 ndarray 类型的数据以字典的形式保存在扩展名为 npz 的数据文件中
np.savez("test.npz", data_1)
 
# 加载数据
datas = np.load("test.npz")
# 第一种方法：
print(datas.files)         # ['arr_0']
print(datas['arr_0'])      # np.zeros((3,3))
# 或使用第二种方法：
for key, arr in datas.items():
    print(key, ": ", arr)

至此，关于Python数据保存为npy和npz格式并读取的介绍到此结束。如需了解更多相关Python数据保存与读取内容，建议搜索本站历史文章或继续浏览后续相关内容，期待大家今后对本站的支持。