NumPy IO

Numpy 可以讀寫磁盤上的文本數據或二進制數據。
NumPy 為 ndarray 對象引入了一個簡單的文件格式：npy。
npy 文件用于存儲重建 ndarray 所需的數據、圖形、dtype 和其他信息。
常用的IO函數有：

• load() 和 save() 函數是讀寫文件數組數據的兩個主要函數，默認情況下，數組是以未壓縮的原始二進制格式保存在擴展名為 .npy 的文件中。
• savze() 函數用于將多個數組寫入文件，默認情況下，數組是以未壓縮的原始二進制格式保存在擴展名為 .npz 的文件中。
• loadtxt() 和 savetxt() 函數處理正常的文本文件(.txt 等)

numpy.save()

numpy.save() 函數將數組保存到以 .npy 為擴展名的文件中。

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

參數說明：

• file：要保存的文件，擴展名為 .npy，如果文件路徑末尾沒有擴展名 .npy，該擴展名會被自動加上。
• arr: 要保存的數組
• allow_pickle: 可選，布爾值，允許使用 Python pickles 保存對象數組，Python 中的 pickle 用于在保存到磁盤文件或從磁盤文件讀取之前，對對象進行序列化和反序列化。
• fix_imports: 可選，為了方便 Pyhton2 中讀取 Python3 保存的數據。
  實例

# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])#保存到outfile.npy文件上 np.save('outfile.npy',a)#保存到outfile2.npy文件上，如果文件路徑末尾沒有擴展名.npy，該擴展名會被自動加上 np.save('outfile2',a)

輸出結果：


可以看出文件是亂碼的，因為他們是NumPy專用的二進制格式后的數據。
我們可以使用load()函數來讀取數據就可以正常顯示了。
實例

import numpy as npb = np.load('outfile.npy') print(b)

輸出結果為：

[1 2 3 4 5]

numpy.savez

numpy.savez() 函數將多個數組保存到以 npz 為擴展名的文件中。

numpy.savez(file,*args,**kwds)

參數說明：

• file：要保存的文件，擴展名為 .npz，如果文件路徑末尾沒有擴展名 .npz，該擴展名會被自動加上。
• args: 要保存的數組，可以使用關鍵字參數為數組起一個名字，非關鍵字參數傳遞的數組會自動起名為 arr_0, arr_1, …　。
• kwds: 要保存的數組使用關鍵字名稱。
  實例

import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.arange(0,1.0,0.1) c = np.sin(b) #c 使用了關鍵字參數sin_array np.savez("runoob.npz", a, b, sin_array = c) r = np.load("runoob.npz") print(r.files) #查看各個數組名稱 print(r["arr_0"]) #數組a print(r["arr_1"]) #數組b print(r["sin_array"]) #數組b

輸出結果為：

['sin_array', 'arr_0', 'arr_1'] [[1 2 3][4 5 6]] [0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9] [0. 0.09983342 0.19866933 0.29552021 0.38941834 0.479425540.56464247 0.64421769 0.71735609 0.78332691]

savetxt()

savetxt() 函數是以簡單的文本文件格式存儲數據，對應的使用 loadtxt() 函數來獲取數據。

np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=' ') np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")

參數 delimiter 可以指定各種分隔符、針對特定列的轉換器函數、需要跳過的行數等。
實例

import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5]) np.savetxt('out.txt',a) b = np.loadtxt('out.txt')print(b)

輸出結果為：

[1. 2. 3. 4. 5.]

其中out.txt的內容如下：

使用 delimiter 參數：
實例

import numpy as npa = np.arange(0, 10, 0.5).reshape(4, -1) np.savetxt("out.txt", a, fmt="%d", delimiter=",") # 改為保存為整數，以逗號分隔 b = np.loadtxt("out.txt", delimiter=",") # load 時也要指定為逗號分隔 print(b)

輸出結果為：

這里是引用

[[0. 0. 1. 1. 2.][2. 3. 3. 4. 4.][5. 5. 6. 6. 7.][7. 8. 8. 9. 9.]]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的B17_NumPy IO（save,load,savez,loadtxt,savetxt）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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