【chatgpt】npy文件和npz文件区别

npy文件和npz文件都是用于存储NumPy数组的文件格式。它们的主要区别如下：

npy文件：这种文件格式用于存储单个NumPy数组。它是一种简单的二进制文件格式，可以快速地读写NumPy数组。
npz文件：这种文件格式是一个压缩包，可以存储多个NumPy数组。npz文件实际上是包含多个npy文件的压缩文件（类似于ZIP文件），因此适用于需要存储多个数组的情况。

当你使用 NumPy 存储数组数据时，有时候会遇到需要保存单个数组或多个数组的情况。这时候，可以使用 npy 文件和 npz 文件来分别处理这些需求。

1. 保存单个数组到 `.npy` 文件

import numpy as np# 创建一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 将数组保存到 npy 文件
np.save('array.npy', arr)

np.save('array.npy', arr)：这行代码将数组 arr 保存到名为 array.npy 的文件中。.npy 文件是二进制格式，保存了数组的数据、形状、数据类型等信息。

2. 保存多个数组到 `.npz` 文件

import numpy as np# 创建示例数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 将多个数组保存到 npz 文件
np.savez('arrays.npz', array1=arr1, array2=arr2)

np.savez('arrays.npz', array1=arr1, array2=arr2)：这行代码将两个数组 arr1 和 arr2 保存到名为 arrays.npz 的文件中。.npz 文件实际上是一个压缩文件，可以存储多个数组，每个数组都以一个 .npy 文件的形式保存，同时保留了数组的名称。

3. 加载 `.npy` 和 `.npz` 文件中的数组

import numpy as np# 加载单个数组
loaded_arr = np.load('array.npy')
print('Loaded array:', loaded_arr)# 加载 npz 文件中的数组
npzfile = np.load('arrays.npz')
arr1_loaded = npzfile['array1']
arr2_loaded = npzfile['array2']
print('Loaded array 1:', arr1_loaded)
print('Loaded array 2:', arr2_loaded)