Numpy用于数组数据的存储和读取

Python的Numpy模块可用于存储和读取数据：

1.将一个数组存储为二进制文件

Numpy.save：将一个数组以.npy的格式保存为二进制文件

调用格式：numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

file的格式：file,str,or pathlib.Path. 如果file是一个文件对象，则文件名不会被改变；如果file是一个字符串或者路径，并且没有 .npy扩展，则会在后面加上 .npy的扩展

arr：要保存的数组对象

Numpy.load：从.npy .npz或者pickled文件中加载数组或者pickled对象

调用格式：numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII')

file的格式： file-like object, string, or pathlib.Path.类似文件对象(file_like object)必须支持seek()和read()方法。pickled文件要求file_like object必须支持readline()方法

encoding：读取python 2中的字符串时使用的编码方式。仅当在Python 3中加载Python 2生成的pickled文件时有用，该文件包括含有对象数组的npy / npz文件。不允许使用“ latin1”，“ ASCII”和“ bytes”以外的其他值，因为它们会破坏数字数据。默认值：“ ASCII”

返回：数组、元组或者字典等

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape(3,4)

# 保存arr数组

np.save('arr.npy', arr)

# 读取arr文件

a = np.load('arr.npy')

print(a)

2.将一个数组存储为文本文件

Numpy.savetxt：将一个数组保存为文本文件，只能存储一维和二维数组

调用格式：numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)

fname：filename or file handle. 如果文件名以.gz结尾，文件将自动保存为gzip的压缩格式

X：要保存的一维或者二维数组对象

fmt：规定保存的数组元素类型，默认为%.18e

delimiter：字符串或者字符，用来分隔列，默认为空格

Numpy.loadtxt：从一个文本文件中加载数据，文本文件每一行的数值个数必须相同

调用格式：numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converts=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)

fname：要读取的文件，可以是.gz或者.bz2的压缩文件

dtype：指定数组的数据类型，默认为float

delimiter：用于分隔元素，要与文件中的分割符一致，默认为空格

返回：ndarray

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape(3,4)

# 将一个数组保存为csv文件

np.savetxt('arr.csv', arr, delimiter=',')

# 读取文件

arr_file = np.loadtxt('arr.csv', dtype=np.int, delimiter=',')

print(arr_file)

3.将一个数组存储为文本文件或者二进制文件

（这种方法会造成数组的信息丢失，不适合精确存储）

ndarray.tofile：将一个数组存储为文本文件或者二进制文件

调用格式：nadrray.tofile(fid, sep="", format="%s")

fid：可以是打开的文件对象或者包含文件名的字符串

sep：分隔符，当sep为空时，以二进制的方式写入

format：输出的格式字符串

Numpy.fromfile：从文本或二进制文件中读取数据

调用格式：numpy.fromfile(file, dtype='float', count=-1, sep='', offset=0)

dtype：规定返回的数组的数据类型

count：读取的元素个数，-1为读取整个文件，默认-1，

offset：用于二进制文件，规定当前文件位置的偏移量（以字节为单位）

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
arr.tofile('arr.txt', sep=',', format='%d')
# 以存储后的形式输出
arr_out1 = np.fromfile('arr.txt', dtype=np.int, sep=',')
print(arr_out1)
# 以存储前的形式输出
arr_out2 = np.fromfile('arr.txt', dtype=np.int, sep=',').reshape(3,4)
print(arr_out2)

4.将多个数组存入一个文件

Numpy.savez：将多个数组以未压缩的.npz格式存入一个文件中

调用格式：numpy.savez(file, *args, **kwds)

如果传入的数组参数没有给相应的键，则函数会自动给每个数组参数一个名字，从arr_0、arr_1、arr_2依次递推；如果给定了键，则可以用给定的键。

import numpy as np

arr1 = np.arange(12).reshape(3, 4)

arr2 = np.random.randint(0, 12, (3, 4))

# 不给数组参数相应的键

np.savez('array.npz', arr1, arr2)

f = np.load('array.npz')

print(f['arr_0'])

print(f['arr_1'])

# 给数组参数相应的键

np.savez('array2.npz', arr1=arr1, arr2=arr2)

f2 = np.load('array2.npz')

print(f2['arr1'])

print(f2['arr2'])

5.将多个数组以压缩的形式存入一个文件

Numpy.savez_compressed：将多个数组以压缩后的.npz格式保存到一个文件中

调用格式：numpy.savez_compressed(file, *args, **kwds)

savez_compressed的用法与savez类似

巴特西

Numpy用于数组数据的存储和读取

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