Numpy是Python中一个非常常用的科学计算库，可以进行向量化运算、线性代数运算、傅里叶变换等等 。Numpy还提供了一种二进制文件格式npy，可以方便地保存和读取Numpy数组 。本文将从多个角度介绍如何使用Python读取npy文件 。
一、Numpy数组
文章插图
在介绍如何读取npy文件之前，我们先来了解一下Numpy数组 。Numpy数组是一个多维数组对象，由同类型数据组成的元素表格，可以是整数、浮点数或者复数等等 。在Python中，可以使用numpy模块来创建、操作和处理Numpy数组 。
例如，我们可以使用numpy模块的array()函数来创建一个一维数组：
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
```
输出结果为：
```python
[1 2 3 4 5]
```
我们也可以使用reshape()函数将一维数组转换为多维数组：
```python
b = a.reshape((5, 1))
print(b)
```
输出结果为：
```python
[[1]
[2]
[3]
[4]
【python读取npy文件】 [5]]
```
二、npy文件格式
npy文件格式是Numpy专用的二进制文件格式，可以方便地保存和读取Numpy数组 。npy文件格式的文件头部包含了数组的dtype、shape和fortran_order等信息，后面紧跟着的是数组的二进制数据 。
例如，我们可以使用numpy模块的save()函数将Numpy数组保存为npy文件：
```python
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save('a.npy', a)
```
我们也可以使用numpy模块的load()函数将npy文件读取为Numpy数组：
```python
b = np.load('a.npy')
print(b)
```
输出结果为：
```python
[1 2 3 4 5]
```
三、使用Python读取npy文件
除了使用numpy模块的load()函数读取npy文件外，我们还可以使用Python内置的二进制文件读取函数来读取npy文件 。下面是一个简单的例子：
```python
import struct
with open('a.npy', 'rb') as f:
# 读取文件头部信息
major_version, minor_version = struct.unpack('header_len = struct.unpack('
# 解析头部信息
shape_str = header.split("'shape': (", 1)[1].split(')')[0]
shape = tuple(map(int, shape_str.split(', ')))
dtype_str = header.split("'descr': '", 1)[1].split("'", 1)[0]
dtype = np.dtype(dtype_str)
# 读取数组的二进制数据
data = https://www.ycpai.cn/python/np.fromfile(f, dtype=dtype).reshape(shape, order='F')
print(data)
```
输出结果与前面相同：
```python
[[1 2 3 4 5]]
```
四、性能比较
使用Python内置的二进制文件读取函数来读取npy文件需要手动解析文件头部信息，稍微有些麻烦 。但是，使用numpy模块的load()函数读取npy文件则非常方便，而且速度也非常快 。
为了比较两种方法的性能，我们可以使用timeit模块来进行测试 。下面是一个简单的例子：
```python
import numpy as np
import struct
import timeit
def read_npy_with_numpy():
a = np.load('a.npy')
return a
def read_npy_with_struct():
with open('a.npy', 'rb') as f:
# 读取文件头部信息
major_version, minor_version = struct.unpack('header_len = struct.unpack('
# 解析头部信息
shape_str = header.split("'shape': (", 1)[1].split(')')[0]
shape = tuple(map(int, shape_str.split(', ')))
dtype_str = header.split("'descr': '", 1)[1].split("'", 1)[0]
dtype = np.dtype(dtype_str)
# 读取数组的二进制数据
data = https://www.ycpai.cn/python/np.fromfile(f, dtype=dtype).reshape(shape, order='F')
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