Numpy配列ファイルとも呼ばれるNPYファイルは、Pythonの配列データの保存と交換に使用される一般的なバイナリファイル形式です。 npyファイルは、Pythonの科学コンピューティングの基本的なパッケージであるNumpyの作成者によって開発されました。npyファイルは、数値データの大きな配列を保存するためのコンパクトで効率的な方法を提供します。
npyファイルを開く
npyファイルを開くことは簡単なプロセスです。 PythonのNumpyライブラリを使用できます。これは、数値計算と配列操作に広く使用されています。 numpy.load（）関数を使用して、npyファイルからPythonアレイにデータを読み取るだけです。
サポートされているプログラム
さまざまなプログラムがnpyファイルを開くことができますが、それらは主にPythonのコンテキスト内で使用されます。 Jupyter Notebook、Spyder、およびさまざまな統合開発環境（IDE）などの科学的コンピューティングとデータ分析をサポートするソフトウェア環境は、npyファイルをシームレスに処理できます。
NPYファイル対CSVファイル
npyファイルとCSVファイルの両方がデータを保存しますが、効率と目的の点で大きく異なります。 npyファイルは、数値配列データ用に特別に設計されたバイナリファイルであり、CSVファイルと比較して、よりスペース効率が高く、読み取りや書き込みがより速くなります。一方、CSVファイルは、表形式データを保存するプレーンテキストファイルであり、人間が読みやすくなりますが、大きな配列では効率が低くなります。
npyファイルの変換
npyファイルをCSVなどの別の形式に変換するには、numpyライブラリが提供するnumpy.savetxt（）関数を使用できます。この関数を使用すると、配列をCSVファイルとして保存することができ、他のアプリケーションでデータを簡単に共有または作業させることができます。
Pythonでnpyファイルを操作します
npyファイルからPythonアレイにデータを読み取るには、次のコードを使用します。PythonCopyコードImport numpy as NP data_array = np.load（ 'your_file.npy'）同様に、pythonアレイからnpyファイルへのデータを書き込み、使用：pythonコピーコードインポートnumpy as np data_array = ...
機械学習のNPYファイル
NPYファイルは、モデルの重みだけでなく、トレーニングとテストデータを保存するための機械学習の分野で広く使用されています。これは、npyファイルが効率的であり、それぞれのAPIを使用してTensorflowやPytorchなどの機械学習フレームワークに簡単にロードできるためです。
npyファイルのトラブルシューティング
開くことができないnpyファイルがある場合は、Python環境にNumpyライブラリがインストールされていることを確認してください。 npyファイルをCSVファイルに変換するためにbash Copy Code Pip numpyをインストールし、前述のnumpy.savetxt（）アプローチに従ってください。結論NPYファイルは、特に科学的コンピューティングと機械学習の領域内で、Pythonに数値配列データを保存および交換する多用途で効率的な手段を提供します。人気のあるライブラリとフレームワークへのシームレスな統合により、npyファイルはデータ駆動型アプリケーションで重要な役割を果たします。
参照： numpyドキュメントPythonソフトウェアファンデーションTensorflowドキュメント：
Pytorchドキュメント：