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python读取npy文件数据实例

2022-04-14 16:03:49 来源：易采站长站 作者：

python读取npy文件数据实例

目录
1. 读取与保存2. 实战案例附：python中 .npy文件的读写操作实例总结

Numpy binary files (NPY, NPZ)

注：.npy文件是numpy专用的二进制文件。

1. 读取与保存

import numpy as np

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

loadData = np.load('weight.npy')

print("----type----")
print(type(loadData))
print("----shape----")
print(loadData.shape)
print("----data----")
print(loadData)

至于具体API参见：https://docs.scipy.org/doc/numpy/index.html

2. 实战案例

在深度神经网络训练过程中通常需要读取预训练权重，预训练权重通常是 .npy文件，比如vgg16.npy（https://pan.baidu.com/s/1Ru5FJVSPjYTHZwlmzRwRvQ     提取码：ygxw）。本次就以分析vgg16.npy为例进行说明。

import numpy as np

# 注意编码方式
pre_train = np.load("vgg16.npy", allow_pickle=True, encoding="latin1")

print("------type-------")
print(type(pre_train))
print("------shape-------")
print(pre_train.shape)
print("------data-------")
print(pre_train)

这是个啥？为啥shape没有？ 但是可以看出来 pre_train 里元素应该是一个字典，我们尝试取出来。

注：ndarray.item()是复制数组中的一个元素，并将其返回。具体语法参见：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.item.html?highlight=item#numpy.ndarray.item

import numpy as np

pre_train = np.load("vgg16.npy", allow_pickle=True, encoding="latin1")

data_dic = pre_train.item()

print("------type-------")
print(type(data_dic))
print("------conv1_1  data-------")
print(data_dic['conv1_1'])   # 返回一个列表，该列表有两个array，表示conv1_1的权重w与偏置b
print("------conv1_1  shape-------")
print((data_dic['conv1_1'][0]).shape)

看看结果：

可以发现，这是第一个卷积层的权重参数，输入channel是3，输出channel是64。

附：python中 .npy文件的读写操作实例

numpy中的二进制文件的读写:

save

np.save ("./文件名", 数组名)：以二进制的格式保存数据

load

np.load("./文件名.npy")： 函数是从二进制的文件中读取数据

savez

np.savez(’./文件名’,数组名1,数组名2,…)：savez 函数可以将多个数组保存到一个文件中

(1)save操作

import numpy as np
a=np.arange(5)
np.save('get.npy',a)

(2)load操作

import numpy as np
a=np.load('load.npy')
print(a)

(3)savez操作

import numpy as np
a=np.arange(3)
b=np.arange(4)
c=np.arange(5)
np.savez('array_save.npz',a,b,c)  多个ndarray类型的数组

总结

到此这篇关于python读取npy文件数据的文章就介绍到这了,更多相关python读取npy文件内容请搜索易采站长站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易采站长站！

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