Numpy Array Files라고도하는 NPY 파일은 Python에 배열 데이터를 저장하고 교환하는 데 사용되는 인기있는 바이너리 파일 형식입니다. Python의 과학 컴퓨팅을위한 기본 패키지 인 Numpy의 제작자가 개발 한 npy 파일은 대량의 수치 데이터를 저장하는 작고 효율적인 방법을 제공합니다.
npy 파일을 여는 것
npy 파일을 열는 것은 간단한 프로세스입니다. 수치 계산 및 어레이 조작에 널리 사용되는 파이썬에서 Numpy 라이브러리를 사용할 수 있습니다. numpy.load () 함수를 사용하여 npy 파일의 데이터를 Python 배열로 읽으십시오.
지원되는 프로그램
다양한 프로그램이 npy 파일을 열 수 있지만 주로 Python의 맥락에서 주로 사용됩니다. Jupyter Notebook, Spyder 및 다양한 통합 개발 환경 (IDES)과 같은 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 지원하는 소프트웨어 환경은 npy 파일을 완벽하게 처리 할 수 있습니다.
NPY 파일 대 CSV 파일
npy와 CSV는 모두 데이터를 저장하지만 효율성과 목적 측면에서 크게 다릅니다. npy 파일은 숫자 배열 데이터를 위해 특별히 설계된 이진 파일로 CSV 파일에 비해 공간 효율적이고 빠르게 읽고 쓰기가 더 빠릅니다. 반면에 CSV 파일은 테이블 데이터를 저장하는 일반 텍스트 파일로, 큰 배열에 대해서는 사람이 읽을 수 있지만 효율적으로 효율적입니다.
npy 파일 변환
npy 파일을 CSV와 같은 다른 형식으로 변환하려면 Numpy Library에서 제공하는 Numpy.savetxt () 함수를 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 배열을 CSV 파일로 저장할 수 있으므로 다른 응용 프로그램에서 데이터를보다 쉽게 공유하거나 작업 할 수 있습니다.
파이썬에서 npy 파일 조작
npy 파일의 데이터를 Python 배열로 읽으려면 다음 코드를 사용하십시오. Python Copy Code Numpy as NP Data_Array = np.load ( 'Your_file.npy')를 사용하여 Python 배열에서 npy 파일로 데이터를 작성하십시오. 사용 : Python Copy Code import numpy as np data_array = ... # 파이썬 배열 np.save ( 'output_file.npy', data_array)
머신 러닝에서 NPY 파일
NPY 파일은 교육 및 테스트 데이터 및 모델 가중치를 저장하는 데 머신 러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 이는 npy 파일이 효율적이며 각각의 API를 사용하여 Tensorflow 및 Pytorch와 같은 기계 학습 프레임 워크에 쉽게로드 할 수 있기 때문입니다.
npy 파일 문제 해결
열 수없는 npy 파일이있는 경우 파이썬 환경에 Numpy 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. npy 파일을 CSV 파일로 변환하기 위해 Numpy 설치를 사용하여 설치할 수 있습니다. 이전에 언급 된 numpy.savetxt () 접근법을 따르십시오. 결론 NPY 파일은 특히 과학 컴퓨팅 및 기계 학습 영역 내에서 파이썬에서 수치 배열 데이터를 저장하고 교환하는 다목적이고 효율적인 수단을 제공합니다. 인기있는 라이브러리 및 프레임 워크로의 원활한 통합으로 npy 파일은 데이터 중심 애플리케이션에서 중요한 역할을합니다.
참조 : Numpy Documentation Python Software FoundationTensorflow 문서 :
Pytorch 문서 :