Bandingkan
NPY vs NPZ
NPY menyimpan satu array beserta dtype dan shape. NPZ membundel anggota NPY dalam ZIP dan mengakses array berdasarkan nama.
Format mana yang sebaiknya dipilih?
Pilih NPY untuk satu array atau pemetaan memori data numerik; NPZ untuk mengirim beberapa array bersama.
Cocok untuk NPY
Menyimpan satu array NumPy dalam bentuk biner beserta tipe dan bentuknya · Mengirim array ke alur kerja ilmiah dan machine learning berbasis NumPy
- Mempertahankan dtype dan shape multidimensi tanpa konversi teks
- Memakai memory mapping untuk akses array non-object yang didukung
Cocok untuk NPZ
Menggabungkan beberapa array NumPy dalam satu arsip ZIP · Mengirim array bernama di antara alur kerja ilmiah berbasis NumPy
- Menyimpan beberapa array dalam satu berkas
- Memilih entri ZIP terkompresi atau tidak sesuai kebutuhan
Informasi dasar
| Item | NPY | NPZ |
|---|---|---|
| Ekstensi | .npy | .npz |
| Tipe MIME | application/octet-stream | application/zip |
| Penggunaan umum | Menyimpan satu array NumPy dalam bentuk biner beserta tipe dan bentuknya · Mengirim array ke alur kerja ilmiah dan machine learning berbasis NumPy | Menggabungkan beberapa array NumPy dalam satu arsip ZIP · Mengirim array bernama di antara alur kerja ilmiah berbasis NumPy |
| Cara membuka | Buka dengan NumPy `load` atau alat yang mendukung NPY, lalu periksa dtype, shape, dan versi format. Untuk array besar, pastikan memory mapping cocok dengan tata letak data dan penggunaannya. | Buka dengan NumPy `load` atau alat NPZ kompatibel, periksa nama array, lalu muat yang diperlukan. Tutup `NpzFile` setelah selesai dan periksa pengaturan pickle untuk berkas asing yang mungkin berisi array object. |
| Ekspor atau konversi | Simpan dengan NumPy `save`. Saat mengonversi teks, bandingkan tipe numerik, byte order, shape, dan penanganan nilai hilang. Jika ada array object, tentukan apakah pickle diperlukan dan jangan aktifkan sembarangan untuk berkas tidak tepercaya. | Simpan beberapa array dengan `savez` atau `savez_compressed`. Pastikan entri tanpa kompresi atau memakai DEFLATE, lalu cocokkan nama, dtype, dan shape dengan penerima. Bandingkan array dan nilainya setelah konversi. |
Pilih menurut penggunaan
Mempertahankan dtype dan shape multidimensi tanpa konversi teks
Menyimpan satu array NumPy dalam bentuk biner beserta tipe dan bentuknya · Mengirim array ke alur kerja ilmiah dan machine learning berbasis NumPy
NPYMemakai memory mapping untuk akses array non-object yang didukung
Menyimpan satu array NumPy dalam bentuk biner beserta tipe dan bentuknya · Mengirim array ke alur kerja ilmiah dan machine learning berbasis NumPy
NPYMenyimpan beberapa array dalam satu berkas
Menggabungkan beberapa array NumPy dalam satu arsip ZIP · Mengirim array bernama di antara alur kerja ilmiah berbasis NumPy
NPZMemilih entri ZIP terkompresi atau tidak sesuai kebutuhan
Menggabungkan beberapa array NumPy dalam satu arsip ZIP · Mengirim array bernama di antara alur kerja ilmiah berbasis NumPy
NPZPoin utama 1
Unit dasar NPY adalah satu array.
Perbedaan lebih lanjutPoin utama 2
NPZ adalah arsip anggota NPY untuk tiap array.
Perbedaan lebih lanjutPerbedaan lebih lanjut
Pertimbangkan pola akses dan biaya kompresi, bukan hanya jumlah. Jangan aktifkan pickle untuk data object yang tidak tepercaya.
- savez menulis arsip tanpa kompresi; savez_compressed memakai DEFLATE. Ekstensi NPZ tidak menunjukkan kompresi.
- Data NPY numerik dapat dipetakan ke memori; array object tidak. Jangan menganggap numpy.load memetakan anggota NPZ dengan cara yang sama.
Pertanyaan umum
Apakah NPZ selalu lebih kecil daripada NPY?
Tidak. Isi, pengaturan kompresi, dan overhead ZIP berpengaruh. Ukur ukuran dan waktu pemuatan dengan data nyata.