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Wissenschaft.npy · .npz

NumPy NPY / NPZ Viewer

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Über NumPy NPY / NPZ

NumPy-Array-Dumps.

NPY und NPZ sind NumPys native Dump-Formate. .npy speichert ein einzelnes n-dimensionales Array mit einem winzigen Header, der dtype, Shape und Memory-Order beschreibt; .npz ist ein ZIP-Archiv aus einem oder mehreren .npy-Dateien (was np.savez schreibt). Dieser Viewer zeigt dtype, Shape und Fortran/C-Ordering und rendert dann die Daten: 1D-Arrays als Werteliste, 2D-Arrays als echte Tabelle mit fixierten Headern, 3D+-Arrays als flache Vorschau, durch die du einen Leading-Axis-Slice nach dem anderen steppen kannst. NPZ-Bundles legen einen Tab pro enthaltenem Array offen. Big-Integer-dtypes (int64/uint64) werden als JS-Zahlen gelesen — Werte jenseits 2^53 verlieren Präzision.

FAQ
Was ist eine NPY-Datei?
NPY ist NumPys On-Disk-Format für ein einzelnes ndarray: ein Magic-Präfix, ein Header-Dict, das dtype/shape/order beschreibt, und die rohen Element-Bytes. NPZ ist einfach ein ZIP, das mehrere .npy-Einträge enthält.
Kann ich die Werte herunterladen?
Ja. Der JSON-Button exportiert dtype, Shape und die ersten ~4.000 Werte in eine JSON-Datei, die du in Python mit json.load + np.asarray zurückspielen kannst.
Warum sind manche int64-Werte gerundet?
JavaScripts Zahlentyp kann Integer nur exakt bis 2^53 darstellen. Wir zeigen 64-Bit-Ints als Zahlen, damit sie sortiert und gerendert werden; wenn du volle Präzision brauchst, nutze NumPy direkt.
Wird meine Datei hochgeladen?
Nein. Das Parsen erfolgt vollständig in deinem Browser via npyjs (und fflate für NPZ-Archive). Nichts verlässt dein Gerät.
Funktioniert das auf Mobilgeräten?
Ja. Tabellen scrollen horizontal mit fixiertem Zeilen-Index; 3D+-Arrays nutzen einen numerischen Stepper, der daumenfreundlich ist.
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