1. Description de la méthode numpy.save()
La méthode numpy.save() est une fonction de la bibliothèque NumPy utilisée pour sauvegarder un ou plusieurs tableaux NumPy dans un fichier binaire compressé (.npy). Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous souhaitez enregistrer des données NumPy pour une utilisation ultérieure sans perdre la structure et les propriétés des tableaux. L'utilisation de numpy.save() est pratique pour enregistrer des données pour une utilisation ultérieure, en préservant leur format NumPy d'origine.
2. Syntaxe et usage de la méthode numpy.save()
La syntaxe de base de numpy.save() est la suivante :
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numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) |
où les paramètres sont les suivants :
- file: Le nom du fichier où vous souhaitez enregistrer les données. L'extension ".npy" est généralement utilisée pour indiquer qu'il s'agit d'un fichier NumPy.
- arr: Le tableau NumPy que vous souhaitez enregistrer.
- allow_pickle: C'est un paramètre booléen facultatif qui contrôle si la sérialisation basée sur le pickling (sérialisation de Python) est autorisée ou non. Par défaut, c'est True. Cependant, il est recommandé de désactiver cela en utilisant allow_pickle=False si vous ne prévoyez pas d'utiliser le pickling, car cela peut présenter des risques de sécurité.
- fix_imports: C'est un paramètre booléen facultatif qui indique si les objets de la bibliothèque pickle (pickleables) contenus dans les tableaux doivent être enregistrés avec la référence à leur module d'origine. Par défaut, c'est True.
3. Exemple d'usages de la méthode numpy.save()
Voici un exemple d'utilisation de numpy.save() :
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import numpy as np data_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) numpy.save("data.npy", data_array) |
Cela enregistrera le tableau data_array dans un fichier appelé "data.npy". Vous pouvez ensuite charger ces données à partir du fichier en utilisant la fonction numpy.load() :
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loaded_data = np.load("data.npy") print(loaded_data) # Output: [1 2 3 4 5] |
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
