使用Python内置的load_npz()函数加载和读取npz文件

在Python中，可以使用内置的load_npz()函数来加载和读取.npz文件。.npz文件是NumPy中的一种保存多个NumPy数组的压缩文件格式。该函数返回一个NpzFile对象，该对象可以像字典一样访问和操作.npz文件中的数组。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用load_npz()函数加载并读取.npz文件中的数组：

import numpy as np

# 定义一个包含两个数组的字典
data = {
    'array1': np.array([1, 2, 3]),
    'array2': np.array([4, 5, 6])
}

# 使用savez()函数将数据保存为.npz文件
np.savez('data.npz', **data)

# 使用load_npz()函数加载.npz文件
loaded_data = np.load('data.npz')

# 访问和操作.npz文件中的数组
print(loaded_data['array1'])  # 输出: [1 2 3]
print(loaded_data['array2'])  # 输出: [4 5 6]

在上面的例子中，我们首先定义了一个包含两个数组的字典data。然后，我们使用savez()函数将该字典保存为.npz文件data.npz。接下来，使用load_npz()函数加载该.npz文件并将其存储在变量loaded_data中。最后，我们可以通过访问loaded_data字典来获取和操作.npz文件中的数组。

需要注意的是，在使用load_npz()函数加载.npz文件时，返回的是一个NpzFile对象，而不是直接返回字典。要访问和操作该对象中的数组，可以使用字典的方式，即通过数组的名称作为键来获取数组。

此外，如果.npz文件中包含了多个数组，可以通过keys()方法获取所有数组的名称，然后使用这些名称来访问和操作特定的数组。例如：

import numpy as np

loaded_data = np.load('data.npz')

# 获取所有数组的名称
array_names = loaded_data.keys()

# 访问和操作特定的数组
for array_name in array_names:
    print(array_name, loaded_data[array_name])

总结来说，使用Python内置的load_npz()函数能够方便地加载和读取.npz文件中的数组。需要注意的是，在加载.npz文件时返回的是一个NpzFile对象，可以通过字典的方式来访问和操作其中的数组。