Salvando uma array no disco local

Como esperado, na primeira parte de nosso retorno temos a array arr1 em sua forma original, com shape (2, 3) e logo abaixo a array arr1_transposta, que nada mais é do que o conteúdo de arr1 reorganizados no que diz respeito as suas linhas e colunas, nesse caso com o shape (3, 2).

Salvando uma array no disco local

data = np.array ([ 3 , 6 , 9 , 12 , 15 ])

np.save ( 'minha_array' , data )

Encerrando nossos estudos, vamos ver como é possível salvar nossas arrays localmente para reutilização. Para isso simplesmente criamos uma array comum atribuída a variável data.

Em seguida por meio da função np.save( ) podemos de fato

exportar os dados de nossa array para um arquivo loca. Note que como parâmetros da função np.save( ) em primeiro lugar repassamos em forma de string um nome para nosso arquivo, seguido do nome da variável que possui a array atribuída para si.

O arquivo gerado será, nesse caso, minha_array.npy.

Carregando uma array do disco local

Da mesma forma que era possível salvar nossa array em um arquivo no disco local, outra possibilidade que temos é de justamente carregar este arquivo para sua utilização.

np.load ( 'minha_array.npy' )

Através da função np.load( ), bastando passar como parâmetro o nome do arquivo com sua extensão, o carregamento será feito, inclusive já alocando em memória a array para que se possam realizar operações sobre a mesma.