Python中快速导入和加载npz文件的load_npz()函数

在Python中，可以使用NumPy库中的load()函数来快速导入和加载npz文件。npz文件是一种存储了多个数组的二进制文件格式，是NumPy专有的数据保存格式。

首先，确保你已经安装了NumPy库：

pip install numpy

接下来，我们可以编写一个load_npz()函数来加载npz文件。函数的输入参数是文件路径和文件名，函数的输出是一个包含了所有数组的字典。下面是一个示例：

import numpy as np

def load_npz(file_path):
    data = np.load(file_path)
    return data

# 调用load_npz函数载入npz文件
file_name = "data.npz"
data = load_npz(file_name)

# 获取数组的值
array1 = data['arr_0']
array2 = data['arr_1']

# 打印数组的内容
print("Array 1:")
print(array1)

print("Array 2:")
print(array2)

在这个例子中，我们假设有一个名为"data.npz"的npz文件，其中包含了两个数组。通过调用load_npz函数，我们将文件加载到了data变量中，并通过data['arr_0']和data['arr_1']来获取数组的值。最后，我们打印了数组的内容。

另外，如果你想将一个或多个数组保存到npz文件中，可以使用NumPy库中的savez()函数。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 将数组保存到npz文件中
np.savez('data.npz', arr_0=array1, arr_1=array2)

在这个例子中，我们首先创建了两个数组array1和array2。然后，通过调用np.savez()函数将这两个数组保存到名为"data.npz"的npz文件中。注意，我们可以使用关键字参数来为数组赋予一个名字，这样在加载npz文件时就可以根据名字获取数组的值。

通过以上这些方法，你可以快速导入和加载npz文件，并在Python中使用其中的数组。这对于处理大型数据集或保存多个相关数组非常有用。