Numpy库基础___四

Numpy数据存取

?数据的csv文件的存取

• 只能有效存取和读取一维和二维数据

a = np.arange(100).reshape(5,20)
#用delimiter分割，默认为空格
np.savetxt(‘a.csv‘,a,fmt=‘%d‘,delimiter=‘,‘)
#unpack=True 读入属性将写入不同变量，默认unpack=False
b = np.loadtxt(‘a.csv‘,dtype=np.int,delimiter=‘,‘,unpack=False)
print(b)
[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
#  [20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39]
#  [40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]
#  [60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
#  [80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]

?多维数据的存取

• 存取和读取多维数据

#数据写入文件
#sep数据分隔符，默认空格  format写入数据的格式
a.tofile("b.dat",sep=‘,‘,format=‘%d‘)
#count读入元素个数 -1代表整个文件
b = np.fromfile("b.dat",dtype=float,count=-1,sep=‘,‘)
print(b)
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
#  18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35.
#  36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53.
#  54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63. 64. 65. 66. 67. 68. 69. 70. 71.
#  72. 73. 74. 75. 76. 77. 78. 79. 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 89.
#  90. 91. 92. 93. 94. 95. 96. 97. 98. 99.]

• NumPy的便捷文件存取

a = np.arange(100).reshape(5,20)
#以.npy为扩展名
np.save(‘a.npy‘,a)
b = np.load(‘a.npy‘)
print(b)
#[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
#  [20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39]
#  [40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]
#  [60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
#  [80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]

#以.npz为扩展名 压缩
np.savez(‘a.npz‘,a)
b = np.load(‘a.npz‘)
#.npz结尾的数据集是压缩文件
#使用.files 命令进行查看文件内部
print(b.files)
#[‘arr_0‘]
print(b[‘arr_0‘])
[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
#  [20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39]
#  [40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]
#  [60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
#  [80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]

 

 

 

Numpy库基础___四

原文：https://www.cnblogs.com/empolder-minoz/p/14359150.html