[NumPy] 객체 저장 / 로드

 

.npy .npz .csv .txt

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넘 파이 객체는. npy. npz. csv. txt 네 가지로 이루어져 있어 파일을 저장하고 로드하여 사용할 수 있다.

 

 

 

np.save( )

 

 기본 형태 

 np.save("filename", arr) 

 

 

단일 ndarray를 저장 할 때는 np.save()를 이용해. npy로 저장하여 사용한다.

 

arr = np.array([1,2,3,4,5,6])
np.save('filename',arr)

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

arr_0 =np.load('./filename.npy')
print(arr_0)

[1 2 3 4 5 6]

 

 

np.savez( )

 

 

하나의 파일에 둘 이상의 ndarray 객체를 저장하려면 np.savez( )를 이용해. npz 타입으로 저장한다.

 

 기본 형태 

 np.savez('file',arr1,arr2) 

 

arr = np.array([1,2,3,4,5,6])
arr1 = np.array([1,2,3])
np.savez('file',arr,arr1)

+++++++++++++++++++++++++++++++++

arr_1 = np.load('./file.npz')['arr_1']
print(arr_1)

[1 2 3]

 

 

np.savetxt( )

 

 

numpy 배열을 .csv or. txt 파일처럼 일반 텍스트로 저장하려면 savetxt( )를 이용한다.

txt, csv 파일은 np.loadtxt( )를 통해 불러온다.

 

 

arr2 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
np.savetxt('new_file.csv',arr2)

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

arr_txt = np.loadtxt('new_file.csv')
print(arr_txt)
[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

 

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load( )

 

 

기본적으로 파일을 불러올때는 np.load( ". / 파일명. npz npy)의 형태이나

 

텍스트 파일을 불러올 때에는 np.loadtxt( " 파일명.확장자: )의 형태로 불러올 수 있다.

 

 

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이상으로 numpy에 대한 간단한 개념 정리는 끝이 났다.

 

numpy이는 기본적으로 배열을 만들어 사용하기 위해 쓰이므로 함수를 많이 아는 것도 중요하지만,

 

차원에 따른 배열 구성을 머리 속에 그리는 훈련이 더욱 필요한 능력이라 생각한다.

 

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