【python】numpy形式のまま配列を保存&既存配列をロードする方法!

この記事では、python上で作成したnumpy配列を保存する方法、および保存されているnumpy配列をpython上にロードする方法をご紹介していきます。

 

機械学習をする際に作成した教師データを保存したり、あらかじめ作成しておいた教師データを再度読み込む際によく使うスキルです。

 

非常に簡単なのでぜひ覚えておきましょう。

 

それではさっそくやっていきます。

 

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numpy配列を保存する方法

今回は以下のテキストデータ(data1.txt)をnumpy配列データとして読み込み、そのデータをnumpy配列の形式を維持したまま保存するという作業を行ってみようと思います。

なお、このデータ(data1.txt)はこれから実行するプログラム(save_array.py)が保存されているフォルダ内に保存されています。

 

それでは実際にやってみましょう。

以下が先述した作業を実施するpythonコードです。

import numpy as np
data1=np.loadtxt('data1.txt',np.uint16)
np.save('data1',data1)

 

要はnumpy配列を保存するには以下を実行すればOKです。

np.save(‘保存後のファイル名’, 保存する配列名)

非常に簡単ですね。

 

先ほどのコードを実行すると、以下のように実行ファイルと同じフォルダにdata1.npyというファイルが保存されています。

というわけで問題なく配列の保存を実行できました。

 

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既存のnumpy配列を読み込む方法

保存する方法がわかったところで、次は先ほど保存した配列を読み込んでみましょう。

 

今度は先ほどのコードを書き換えて以下のようにしてみました。

import numpy as np
data1=np.load('data1.npy')
print(data1)

 

要はnumpy配列を読み込むには以下を実行すればOKです。

ロード後の変数名=np.load(‘保存されたnpyファイル’)

非常に簡単ですね。

 

先ほどのコードを実行すると以下の結果が出力されました。

ちなみに最初に配列作成する際に読み込んだのが以下のテキストデータです。

問題なく保存⇒読み込みという流れを実行できているということが確認できましたね。

 

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おわりに

というわけで今回はpython上で作成したnumpy配列データを配列形式のまま保存する方法、および保存されているnumpy配列データをpython上に読み込む方法をご紹介しました。

 

AIの教師データを保存したりロードする際にぜひご活用ください。

 

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