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> Npy 格式文档

# Npy

| 输入 | 输出 | 别名 |
| - | - | - |
| ✔ | ✔ | |

<div id="description">
  ## 说明
</div>

`Npy` 格式用于将 `.npy` 文件中的 NumPy 数组加载到 ClickHouse。
NumPy 文件格式是一种二进制格式，用于高效存储数值数据数组。
导入时，ClickHouse 会将顶层维度视为由单个列组成的行数组。

下表列出了受支持的 Npy 数据类型及其在 ClickHouse 中对应的类型：

<div id="data-types-matching">
  ## 数据类型匹配
</div>

| Npy 数据类型 (`INSERT`) | ClickHouse 数据类型 | Npy 数据类型 (`SELECT`) |
| - | - | - |
| `i1` | [Int8](/zh/reference/data-types/int-uint) | `i1` |
| `i2` | [Int16](/zh/reference/data-types/int-uint) | `i2` |
| `i4` | [Int32](/zh/reference/data-types/int-uint) | `i4` |
| `i8` | [Int64](/zh/reference/data-types/int-uint) | `i8` |
| `u1`, `b1` | [UInt8](/zh/reference/data-types/int-uint) | `u1` |
| `u2` | [UInt16](/zh/reference/data-types/int-uint) | `u2` |
| `u4` | [UInt32](/zh/reference/data-types/int-uint) | `u4` |
| `u8` | [UInt64](/zh/reference/data-types/int-uint) | `u8` |
| `f2`, `f4` | [Float32](/zh/reference/data-types/float) | `f4` |
| `f8` | [Float64](/zh/reference/data-types/float) | `f8` |
| `S`, `U` | [String](/zh/reference/data-types/string) | `S` |
| | [FixedString](/zh/reference/data-types/fixedstring) | `S` |

<div id="example-usage">
  ## 示例用法
</div>

<div id="saving-an-array-in-npy-format-using-python">
  ### 使用 Python 将数组保存为 .npy 格式
</div>

```Python theme={null}
import numpy as np
arr = np.array([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
np.save('example_array.npy', arr)
```

<div id="reading-a-numpy-file-in-clickhouse">
  ### 在 ClickHouse 中读取 NumPy 文件
</div>

```sql title="Query" theme={null}
SELECT *
FROM file('example_array.npy', Npy)
```

```response title="Response" theme={null}
┌─array─────────┐
│ [[1],[2],[3]] │
│ [[4],[5],[6]] │
└───────────────┘
```

<div id="selecting-data">
  ### 选择数据
</div>

您可以使用以下 `clickhouse-client` 命令从 ClickHouse 表中查询数据，并将其以 Npy 格式保存到文件中：

```bash theme={null}
$ clickhouse-client --query="SELECT {column} FROM {some_table} FORMAT Npy" > {filename.npy}
```

<div id="format-settings">
  ## 格式设置
</div>