在实际应用中，我们有时候会遇到“Python读取npy文件怎样实现，代码是什么”这样的问题，我们该怎样来处理呢？下文给大家介绍了解决方法，希望这篇“Python读取npy文件怎样实现，代码是什么”文章能帮助大家解决问题。

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，关于“Python读取npy文件怎样实现，代码是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑，另外大家动手实践也很重要，对大家加深理解和学习很有帮助。如果想要学习更多的相关知识，欢迎关注群英网络，小编每天都会给大家分享实用的文章!

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