在本教程中，我们将在Python的Numpy模块下探索Python的numpy.save()。
我们将确切地了解它的作用以及如何使用它。
让我们开始吧！

Numpy.save是一种使您可以将文件保存为.npy格式的方法。
它仅允许您使用此方法保存数组。

Python中的numpy.save()有什么作用？

保存数组时，我们可以在Python中使用numpy.save()将数组转换为二进制文件。
该数组保存在.npy文件中。

当仅保存以在Python中重用时，.npy文件是存储数据的好选择。

作为Numpy模块的本机，.npy文件在导入和导出中效率更高。
因此，保存为.npy文件将为您节省导入和导出数据的大量时间。

在本教程中，我们将学习如何将数组保存到.npy文件以及如何从该文件中加载数据。

让我们首先来看将数据保存到.npy文件。

如何在Python中使用numpy.save()方法？

在清除上下文的情况下，让我们学习如何使用numpy.save()方法保存数组以供以后使用。

让我们看一下将数组保存到.npy文件的代码。

import numpy as np 
arr = np.arange(5)
print("data :") 
print(arr)

输出：

data :
[0 1 2 3 4 5]

上面的代码创建了我们的numpy数组。
现在，将阵列保存到文件中。

np.save('jouralDev', arr)
print("Your array has been saved to theitroad.npy")

通过运行此行代码，您将能够将数组保存到.npy文件。

输出：

Your array has been saved to theitroad.npy

这是此部分中的完整代码：

import numpy as np 
arr = np.arange(5)
print("data :") 
print(arr)
np.save('jouralDev', arr)
print("Your array has been saved to theitroad.npy")

让我们学习如何从.npy文件加载回数据。

加载使用numpy.save()保存的.npy文件

Numpy提供了方法" .load()"，该方法将从.npy文件中加载数据。

让我们使用这种方法加载上面保存的数据。

arr = np.load('theitroad.npy')
print("The data is:")
print(arr)

输出：

The data is:
[0 1 2 3 4 5]