Предположим, что я сохраняю массив numpy в файле «arr.npy», используя numpy.save(), и что я делаю это, используя определенную версию python, версию numpy и ОС.Является ли numpy.save кросс-платформой?
Могу ли я загрузить, используя numpy.load(), arr.npy в другой ОС, используя другую версию python или numpy? Существуют ли какие-либо ограничения, например, обратная совместимость?
Да. .npy формат документирован здесь:
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/neps/npy-format.rst
Примечание Этот комментарий в source code (курсив мой):
Формат
.npyстандартный формат двоичного файла в NumPy для сохраняющиеся в single произвольный массив NumPy на диске. Формат хранит всю информацию о форме и dtype, необходимую для правильного восстановления массива даже на другом компьютере с другой архитектурой.
Отлично, спасибо. Было бы неплохо добавить это в онлайн-документы здесь: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.save.html – waldol1
В качестве альтернативного предложения хорошим способом для сериализации числовых данных является формат hdf5, например. с pytables. Это хорошо документированная платформа, независимая с быстрым доступом (например, частичные матрицы), независимая от языка и уважительная сущность. – Bort