今天小编就为大家分享一篇numpy的文件存储.npy .npz 文件详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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mnist.npz是在初步学习深度学习时经常会用的数据集，但是如果在写代码时，直接从官网加载这个数据，会比较慢的，所以最好先下载，然后从本地加载数据。

批量读取图片，存放到一个四维数组中，并保存为npz文件。 -------------------------------------------------------------------------------- 有助于帮助训练做自己的深度学习数据集

CIFAR10 小图像分类数据集 50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 10 个类别。 2 个元组： x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。 y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。

CIFAR100 小图像分类数据集 50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 100 个类别。 返回： 2 个元组： x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。 y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签，尺寸为 (num_samples,)。 参数： label_mode: "fine" 或者 "coarse"

CIFAR100 小图像分类数据集 50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 100 个类别。 返回： 2 个元组： x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。 y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签，尺寸为 (num_samples,)。 参数： label_mode: "fine" 或者 "coarse"

MNIST 手写字符数据集 训练集为 60,000 张 28x28 像素灰度图像，测试集为 10,000 同规格图像，总共 10 类数字标签。 2 个元组： x_train, x_test: uint8 数组表示的灰度图像，尺寸为 (num_samples, 28, 28)。 y_train, y_test: uint8 数组表示的数字标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。

iris.npz鸢尾花数据集

1.mnist数据集：整个数据集由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中 50%是高中学生, 50% 来自人口普查局的工作人员。训练集：60000，测试集：10000 2.imdb数据集：这数据集包含了50000条偏向明显的评论，其中25000条作为训练集，25000作为测试集。label为pos(positive)和neg(negative)。 3.boston_housing数据集：数据来自1970年代，波斯顿周边地区的房价，是用于机器学习的经典数据集。该数据集很小，共计506条数据，分为404个训练样本和102个测试样本。 4.cifar-10数据集：CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。