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NumPy-Objekte speichern und laden

NumPy-Objekte speichern und laden – Tutorial zu Python

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NumPy-Objekte speichern und laden

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Wenn Sie NumPy-Arrays persistent machen wollen, d.h. also speichern dauerhaft, gibt es einige Möglichkeiten. Zwei davon möchte ich Ihnen hier kurz vorstellen. Es gibt zum einen die Möglichkeit, mit einer save()-Methode zu arbeiten, um ein NumPy-Array zu speichern, und mit load() laden Sie das wieder. Das ist allerdings ein Binärformat. Die Dateierweiterung .npy für NumPy wird beim Speichern automatisch drangehängt von der save()-Methode. Beim Laden muss man es allerdings explizit angeben. Die zweite Möglichkeit, ist, die Methoden savetxt() und loadtxt() zu nehmen. Dann werden CSV-Dateien gespeichert, die dann auch im Klartext lesbar sind. Es kann beim Speichern mit CSV-Dateien allerdings dazu führen, dass eine ganze Zahl in eine Gleitkommazahl gewandelt wird. Das ist aber nur eine Kleinigkeit, die man natürlich wieder korrigieren kann, wenn man das wirklich möchte. Ich lasse das Beispiel mal laufen. Und Sie sehen, ich habe dieses Array a einmal dann über b wieder geladen, d.h. die…

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