.npyファイルに出会ったことがありますか？今回は、npy形式で保存するための手順を説明します。
npyとは、Numpyのバイナリデータ保存形式です。
Numpyは、データサイエンス業務を効率的に遂行するために欠かせないモジュールです。
データサイエンスの分野では、データのインポート、保存、加工が時間の大部分を占めます。
データのインポートとエクスポートに関しては、CSVファイルが良い選択肢です。
しかし、Pythonで再び使用するためにデータを保存する必要がある場合もあります。
そのような場合のために、Numpyでは.npyという形式を提供しています。
.npyファイルからのデータのインポートとエクスポートは、他のオプションと比較してより効率的です。
Numpyにはnumpy.save()メソッドがあり、ファイルを.npy形式に保存することができます。
これは、配列形式のデータのみを保存することができます。
これは保存する前に配列をバイナリファイルに変換します。
最終的に保存されるのは、このバイナリファイルです。
この記事では、numpyの配列を使用し、.npy形式で保存します。
また、次にこのファイルをインポートします。
さっそく始めましょう。
Numpy save() を用いて npy 形式で保存します。
まず、サンプルの配列を作成します。
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print("arr :)
print(arr)
|
この配列を.npyファイルに保存するために、Numpyの.save()メソッドを使用します。
np.save('ask_python', arr)
print("Your array has been saved to ask_python.npy")
|
このコードを実行すると、配列が’ask_python.npy’という名前でバイナリファイルとして保存されます。
結果は、以下の通りです。
arr:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]Your array has been saved to ask_python.npy |
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Pythonで.npyファイルをインポートする
Pythonにデータをロードするために、Numpyの.load()メソッドを使用します。
data = np.load('ask_python.npy')
print("The data is:")
print(data)
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出力は次のようになります。
The data is:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] |
まとめ
Pythonの配列からデータを.npyバイナリファイルに保存し、Pythonにロードし直すというチュートリアルでした。
楽しく学んでいただけたら幸いです。