npy文件笔记

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• • • • 读写示例
      • 什么时候用npy

读写示例

写和读一份代码都包含了。
np.save() # 写
np.load() # 读

import numpy as np

# 1. 创建一些示例数据 (比如 3x4 的矩阵)
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [10, 11, 12]])

print(f"原始数据形状: {data.shape}")


# np.save(文件名, 数组对象) 注意：不需要手动加 .npy 后缀，它会自动加上
np.save('my_matrix', data)
print("✅ 保存成功！生成了 my_matrix.npy")

# 读取  np.load(文件路径)
loaded_data = np.load('my_matrix.npy')

print("📥 读取到的数据:")
print(loaded_data)
print(f"读取数据形状: {loaded_data.shape}") # 形状也会完美还原

什么时候用npy

见如下表格。

你的需求	推荐格式	理由
纯数字矩阵/向量，追求速度	.npy	二进制直读，最快，无转换损耗
需要给人看/跨语言传输	CSV / JSON	人类可读，通用性强
存复杂的 Python 对象 (字典/类)	Pickle (.pkl)	万物皆可存，但仅限 Python
跟 MATLAB 交互	.mat	它是 MATLAB 的亲儿子