文章首發於若緘
摘要#
在機器學習中，數據是至關重要的。因此，對於任何機器學習項目，對數據的管理和處理都是必不可少的。數據管理涉及到許多方面，包括數據的收集、清理、存儲和處理。在這篇文章中，我們將討論如何使用 NumPy 來保存數據集以供集中管理。
使用 NumPy 保存數據集#
NumPy 是一種用於科學計算的 Python 庫。它提供了一個強大的多維數組對象，以及一系列用於處理這些數組的函數。NumPy 數組可以存儲不同類型的數據，包括數字、字符串和布爾值。因此，它們是存儲數據集的理想選擇。
保存單個數組#
如果你的數據集中只有一個數組，我們可以使用 NumPy 的save函數。
numpy.save#
函數變量：
file: file, str, or pathlib.Path
數據被保存到的文件或文件名。如果文件是一個文件對象，那麼文件名將不會改變。如果文件是一個字符串或路徑，如果文件名還沒有擴展名，那麼將在文件名上添加一個
.npy擴展名。arr: array_like
要保存的陣列數據。
allow_pickle: bool, optional
允許使用 Python pickles 來保存對象數組。不允許 pickle 的原因包括安全性 (加載 pickle 的數據可以執行任意代碼) 和可移植性 (pickle 的對象可能無法在不同的 Python 安裝上加載，例如，如果存儲的對象需要的庫不可用，而且不是所有 pickle 的數據都能在 Python 2 和 Python 3 之間兼容)。默認值： True
fix_imports: bool, optional
只有在強迫 Python 3 上對象數組中的對象以 Python 2 兼容的方式被 pickle 時才有用。如果 fix_imports 為 True，pickle 將嘗試把新的 Python 3 名稱映射到 Python 2 中使用的舊模塊名稱，這樣 pickle 的數據流就可以用 Python 2 讀取。
例如，假設我們有一個名為data的 NumPy 數組，我們可以使用以下代碼將其保存到名為data.npy的文件中：
import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.save('data.npy', data)
從文件中加載數組#
要加載數據集，我們可以使用 NumPy 的load函數。例如，以下代碼加載了名為data.npy的文件中保存的數組：
import numpy as np
data = np.load('data.npy')
print(data)
輸出將是：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
同時保存多個數組#
如果你的數據集中具有多個數組，像 trani_set, train_label, test_set, test_label。可以使用 NumPy 的savez或者savez_compressed函數對數據集進行保存。**numpy.savez將多個數組保存為未壓縮的.npz文件，而numpy.savez_compressed將數組保存為壓縮的.npz** 文件，可以節省存儲空間。
numpy.savez#
函數變量：
file: str or file
文件名（str）或一個打開的文件（file-like object），數據將被保存在那裡。如果文件是一個字符串或一個路徑，如果文件名中沒有
.npz擴展名，將被附加到文件名中.args: Arguments, optional
要保存到文件中的數組。請使用關鍵字參數（見下面的 kwds）來給數組指定名稱。作為 args 指定的數組將被命名為 "arr_0"、"arr_1"，以此類推。
kwds: Keyword arguments, optional
要保存到文件的數組。每個數組將以其相應的關鍵字名稱保存到輸出文件中。
用kwds，數組將以關鍵字的名稱保存。在這個例子中，我們創建了兩個 NumPy 數組array1和array2，然後使用numpy.savez將它們保存到名arrays.npz** 的文件中。需要注意的是，我們需要為每個數組指定一個關鍵字參數，該參數將作為數組在文件中的名稱。
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
# 保存數組到文件
np.savez('arrays.npz', arr1=array1, arr2=array2)
numpy.savez_compressed#
函數變量：
file: str or file
文件名（str）或一個打開的文件（file-like object），數據將被保存在那裡。如果文件是一個字符串或一個路徑，如果文件名中沒有
.npz擴展名，將被附加到文件名中。args: Arguments, optional
要保存到文件中的數組。請使用關鍵字參數（見下面的 kwds）來給數組指定名稱。作為 args 指定的數組將被命名為 "arr_0"、"arr_1"，以此類推。
kwds: Keyword arguments, optional
要保存到文件的數組。每個數組將以其相應的關鍵字名稱保存到輸出文件中。
這個例子與上一個類似，但使用了 **numpy.savez_compressed將數組保存為壓縮的.npz** 文件。
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
# 保存數組到壓縮文件
np.savez_compressed('compressed_arrays.npz', arr1=array1, arr2=array2)
從文件中加載數組#
要從 **.npz文件中加載數組，可以使用numpy.load** 函數：
import numpy as np
# 加載保存的數組
loaded_arrays = np.load('arrays.npz')
# 通過在文件中指定的名稱訪問數組
loaded_array1 = loaded_arrays['arr1']
loaded_array2 = loaded_arrays['arr2']
在這個例子中，我們使用 **numpy.load加載了名為arrays.npz的文件，並通過之前指定的名稱訪問其中的數組。同樣的方法也適用於加載壓縮的.npz** 文件。
小結#
在本文中，我們討論了如何使用 NumPy 來保存數據集以供集中管理。這是一個重要的數據管理方面，應該在任何機器學習項目中得到充分的重視。