scipy.sparse.

save_npz#

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

使用 .npz 格式将稀疏矩阵或数组保存到文件中。

参数:
filestr 或 file-like 对象

文件名称（字符串）或要保存数据的 open 文件（file-like 对象）。如果 file 是字符串，如果 .npz 扩展名还不存在，则将其添加到文件名中。

matrix: spmatrix 或 sparray

要保存的稀疏矩阵或数组。支持的格式：csc、csr、bsr、dia 或 coo。

compressedbool，可选

允许压缩文件。默认值：True

另请参见

scipy.sparse.load_npz

使用 .npz 格式从文件中加载稀疏矩阵。

numpy.savez

将多个数组保存到 .npz 档案中。

numpy.savez_compressed

将多个数组保存到压缩的 .npz 档案中。

示例

将稀疏矩阵存储到磁盘，然后重新加载

>>> 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)
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