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Abra arquivos .npy e .npz do NumPy no VS Code

Instale o Tensor Viewer (NPZ Viewer & NPY Viewer), que é grátis, e clique em um arquivo .npy ou .npz. Cada array aparece com nome, dtype e shape, e um clique mostra min, max, mean, std, a contagem de NaN, um gráfico, um histograma e os valores, sem Python. A visualização, as imagens, a tabela Values e o Save as .npy ou CSV são grátis. O Zovo Pro (19 USD, pagos uma vez) acrescenta duas ferramentas, Compare two checkpoints e Scan all tensors, e cada uma tem 3 usos grátis.

Grátis, licença MIT. ID da extensão zovo.tensor-viewer, versão 0.6.5.

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Passo a passo no VS Code

1. Instale o Tensor Viewer pelo Marketplace, ou aperte Ctrl+P (Cmd+P no macOS) e rode ext install zovo.tensor-viewer.
2. Clique em um arquivo .npy ou .npz no Explorer. A tabela lista cada array com nome, tipo, shape, número de parâmetros e tamanho.
3. Clique em um array. O painel da direita mostra min, max, mean, std e as contagens de NaN, Inf e zeros, depois um heatmap para arrays 2-D ou um gráfico de linha para arrays 1-D, e um histograma.
4. Leia os números na tabela Values, 32 linhas por vez. Em arrays com 3 dimensões ou mais, digite um recorte como [5, :, :] no campo Slice.
5. Se o array tiver formato de imagem, como (H, W, 3) ou (N, 3, H, W), a seção Image desenha a imagem. Escolha ali Layout, Frame e Range. Matrizes float mostram um botão "Show as image" no lugar.
6. Clique em "Save as .npy..." ou "Save as CSV..." para gravar o array, ou o recorte, em um arquivo novo.

O que é grátis e o que o Zovo Pro acrescenta

Todos os formatos, as estatísticas, os heatmaps, os gráficos de linha, os histogramas, as imagens, a tabela Values, os recortes, os arrays brutos (raw) e o Save as .npy ou CSV são grátis. Não precisa de Python, e o visualizador não faz chamadas de rede.

O Scan all tensors lê todos os valores de todos os arrays do arquivo, não uma amostra, e marca arrays com NaN, Inf, só zeros ou constantes, além de valores float de 10.000 ou mais. Ele mostra min, max, mean, std e a norma L2 exatos de cada array em um único relatório, que você pode filtrar e salvar como CSV, Markdown ou JSON. Assim você acha o array com problema em um .npz grande sem clicar em um por um.

Como usar Scan all tensors (Zovo Pro)

7. Abra o arquivo e clique no botão "Scan all tensors" no topo do visualizador, ou clique com o botão direito no arquivo no Explorer e escolha "Zovo Pro: Scan Tensors for NaN, Inf and Zeros".
8. Você também pode rodar "NumPy Viewer Pro: Scan All Tensors for NaN, Inf and Zeros" pela Command Palette e escolher o arquivo.
9. Uma notificação mostra o progresso, e Cancel interrompe uma execução longa. No relatório, use o filtro "Only tensors to check" e depois salve o relatório como CSV, Markdown ou JSON.

Scan all tensors funciona 3 vezes no seu computador antes de pedir uma licença. Não há janela pop-up nem contagem regressiva.

O Zovo Pro custa 19 USD, pagos uma vez só. Não é assinatura, e a licença libera as ferramentas Pro em todas as extensões Zovo, não só no Tensor Viewer. Depois do pagamento com cartão (Stripe), a chave de licença aparece na página seguinte. No VS Code, rode "Zovo Pro: Enter Zovo Pro license key" pela Command Palette e cole a chave. A chave é conferida no seu computador, sem acesso à rede. Pelo GitHub Sponsors, escolha o nível "$19 one time" e depois rode "Zovo Pro: I already paid: unlock with GitHub Sponsors".

Uma equipe de 5 pessoas paga 59 USD uma vez só (com cartão). Todas as regras e ferramentas Pro estão na página do Zovo Pro (em inglês).

Passo a passo no Cursor, Windsurf ou VSCodium

1. Abra a visão Extensions com Ctrl+Shift+X (Cmd+Shift+X no macOS).
2. Busque zovo.tensor-viewer e clique em Install. Cursor, Windsurf e VSCodium instalam extensões do Open VSX, onde esta se chama zovo/tensor-viewer.
3. Se o seu editor não tiver galeria, baixe o arquivo .vsix na página do Open VSX e rode "Extensions: Install from VSIX...".
4. Depois disso, tudo funciona como no VS Code.

O que o Tensor Viewer faz

• Arquivos .npy com cabeçalho v1, v2 e v3, ordem C e Fortran, nas duas ordens de bytes.
• Arquivos .npz com entradas armazenadas ou comprimidas com deflate, inclusive zip64.
• bool, int8 a int64, uint8 a uint64, float16, float32, float64 e números complexos (estatísticas sobre a magnitude).
• Arrays com formato de imagem, pilhas e lotes desenhados como imagem, um frame por vez.
• A mesma extensão também abre .safetensors, .gguf e arquivos PyTorch .pt, .pth e .ckpt.

O que ele não faz

• Arrays de objetos em pickle são listados e recusados, nunca executados. Arrays de texto e arrays estruturados são listados sem estatísticas.
• Arrays com mais de 2.000.000 de valores são amostrados para as estatísticas e os gráficos (configuração tensorViewer.sampleValues). O painel avisa quando as estatísticas vêm de uma amostra.
• Entradas comprimidas de um .npz são lidas só a partir do início. Os valores depois dos primeiros 64 MB não aparecem, e entradas acima de 512 MB não podem ser salvas.
• As imagens têm no máximo 512 pixels no lado maior. Arrays de 2 canais e arrays em ordem Fortran não têm visualização como imagem.
• A exportação para CSV para em 20 milhões de valores. Valores int64 acima de 2^53 perdem os últimos dígitos na tabela e no CSV.

Perguntas frequentes

Saiba mais

O guia em inglês traz mais detalhes e outras opções. Cada recurso e configuração está na página do Tensor Viewer (em inglês).

Informações conferidas em 12 de novembro de 2026 na versão atual do Marketplace.