scipy.sparse.

save_npz#

scipy.sparse.save_npz(file, matrix, compressed=True)[Quelle]#

Speichert eine dünnbesetzte Matrix oder ein dünnbesetztes Array mit dem .npz Format in eine Datei.

Parameter:

filestr oder dateiähnliches Objekt: Entweder der Dateiname (String) oder eine geöffnete Datei (dateiähnliches Objekt), in die die Daten gespeichert werden sollen. Wenn `file` ein String ist, wird die `.npz`-Erweiterung an den Dateinamen angehängt, falls sie noch nicht vorhanden ist.
matrix: spmatrix oder sparray: Die zu speichernde dünnbesetzte Matrix oder das dünnbesetzte Array. Unterstützte Formate: csc, csr, bsr, dia oder coo.
compressedbool, optional: Ermöglicht das Komprimieren der Datei. Standard: True

Siehe auch

scipy.sparse.load_npz: Lädt eine dünnbesetzte Matrix aus einer Datei im .npz Format.
numpy.savez: Speichert mehrere Arrays in einem .npz-Archiv.
numpy.savez_compressed: Speichert mehrere Arrays in einem komprimierten .npz-Archiv.

Beispiele

Speichern einer dünnbesetzten Matrix auf der Festplatte und erneutes Laden

>>> import numpy as np
>>> import scipy as sp
>>> sparse_matrix = sp.sparse.csc_matrix([[0, 0, 3], [4, 0, 0]])
>>> sparse_matrix
<Compressed Sparse Column sparse matrix of dtype 'int64'
    with 2 stored elements and shape (2, 3)>
>>> sparse_matrix.toarray()
array([[0, 0, 3],
       [4, 0, 0]], dtype=int64)

>>> sp.sparse.save_npz('/tmp/sparse_matrix.npz', sparse_matrix)
>>> sparse_matrix = sp.sparse.load_npz('/tmp/sparse_matrix.npz')

>>> sparse_matrix
<Compressed Sparse Column sparse matrix of dtype 'int64'
    with 2 stored elements and shape (2, 3)>
>>> sparse_matrix.toarray()
array([[0, 0, 3],
       [4, 0, 0]], dtype=int64)