Python 如何将多个2D np.Array（每个数组的大小都是第二维变量）保存到磁盘？

我得到了一些大小为np.array的结果（

no_of_rows

，2），其中

no_of_rows

因数组而异

我想将这些结果保存到磁盘以供以后使用（打印）。无论如何，这并不重要，但如果可能的话，以最有效的方式重新打开/使用所消耗的时间

我可以用这些2D阵列做任何事情。我的想法是创建一个

.npy

文件，其中包含一个形状的三维张量（没有矩阵，2），但那是什么？这是我的问题。每个2D数组可能具有不同的

无行数

。所以我放弃了这个想法

我现在列出了这些2D np.Array。现在我想将该列表保存到磁盘。 我读过关于

np.savez

，但这并没有保留保存的顺序。也就是说，当加载回内存时，我不知道哪个数组是哪个，除了许多if语句检查每个数组的

no\u行

，并将其与以后打印时的含义相匹配

我是否有机会将这些阵列存储在一个文件中，还是只需创建多个文件（以独特的方式命名），每个二维阵列一个文件，然后在打印时分别访问这些文件

[PS:我最多只能拥有100个这样的2D阵列，通常少于10个。]

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多亏了

您可以使用带有关键参数的npz来标识每个数组，从而不再存在不保留顺序的问题

a = np.arange(10)
b = np.arange(5)*-1

f1={'my_key1':a}
f2={'my_key2':b}

np.savez_compressed('my_archive.npz', **f1, **f2)

请按如下方式阅读您的存档：

>>>print(np.load('my_archive.npz')['my_key2'])
[ 0 -1 -2 -3 -4]

编辑

如评论中所述，如果我们想要自动注册N np.Array，则上述解决方案是不可行的。 因此，解决方案是创建一个包含N个条目的字典：

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可以将这些二维阵列保存为CSV文件

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将所有数组连接成一个数组取决于您：您可以将所有数组连接成一个数组并只保存一个文件，也可以保存收到的所有数组。

谢谢。您是否有任何关于编程定义f的想法？我现在正在基于索引

I

的for循环中尝试

'f\ud%I={names[I]：final\u coords\u at\u detectorscreen\u container[I]}

，但它不起作用：

语法错误：无法分配给运算符

。然后我想做：

np.savez_compressed（'my_archive.npz'，**基于_ofthe_fs）

显然，如果我的列表中有5个以上的数组，那么你的答案是不可行的。好吧，我现在有一个像你模拟的那样的字典列表，

l=[{}，{}，…

。我现在尝试使用

np.savez_compressed

和

np.savez_compressed（'filename.npz'），**l[I]表示范围内的I（len（l））

，但它不起作用。好吧，通过将所有内容放在一个包含许多键值对的大字典中来实现保存，因为我发现一个字典只有1key-1value（就像你对

f1

和

f2

所做的那样）有点多余。我刚刚将

np.savez_compressed（）

命令中的大字典解压缩为

np.savez_compressed（'filename.npz'，**big_dict）

，然后访问

np.load（'filename.npz'）[key]

其中

key

来自保存在big dict中的所有键的列表。使用单个字典是正确的解决方案。运算符**允许您添加每个元素及其相关键

f = {}
f['my_key1'] = a
f['my_key2'] = b

np.savez_compressed('my_archive.npz', **f)