python-Numpy數據分析-數組的保存與讀取（三）

Python-Numpy數據分析-數組的保存與讀取（三）

1. 數組以二進制格式保存

np.save和np.load是讀寫磁盤數組數據的兩個主要函數。默認情況下，數組以未壓縮的原始二進制格式保存在擴展名為npy的文件中，以數組a為例

np.save("filename.npy",a)

b = np.load("filename.npy")

利用這種方法，保存文件的后綴名字一定會被置為.npy

2. 存取文本文件

使用 np.savetxt 和 np.loadtxt 只能讀寫 1 維和 2 維的數組

np.savetxt：將數組寫入以某種分隔符隔開的文本文件中

np.loadtxt：指定某種分隔符，將文本文件讀入到數組中

np.savetxt("filename.txt",a)

b = numpy.loadtxt("filename.txt", delimiter=',')

3. 保存為二進制文件

使用數組的 tofile 函數可以方便地將數組中數據以二進制的格式寫進文件

a.tofile("filename.bin")

b = np.fromfile("filename.bin",dtype = **)

該方法與np.save有幾點區別：

tofile函數只能將數組保存為二進制文件，文件后綴名沒有固定要求。這種保存方法對數據讀取有要求，np.fromfile 需要手動指定讀出來的數據的的dtype，如果指定的格式與保存時的不一致，則讀出來的就是錯誤的數據。

tofile函數不能保存當前數據的行列信息，不管數組的排列順序是C語言格式的還是Fortran語言格式，統一使用C語言格式輸出。因此使用 np.fromfile 讀出來的數據是一維數組，需要利用reshape指定行列信息。

例如下面的例子所示：

>>> a = np.arange(0,12)

>>> a.shape = 3,4

>>> a

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

>>> a.tofile("a.bin")

>>> b = np.fromfile("a.bin", dtype=np.float) # 按照float類型讀入數據

>>> b # 讀入的數據是錯誤的

array([ 2.12199579e-314, 6.36598737e-314, 1.06099790e-313,

1.48539705e-313, 1.90979621e-313, 2.33419537e-313])

>>> a.dtype # 查看a的dtype

dtype('int32')

>>> b = np.fromfile("a.bin", dtype=np.int32) # 按照int32類型讀入數據

>>> b # 數據是一維的

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

>>> b.shape = 3, 4 # 按照a的shape修改b的shape

>>> b

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

轉載自：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/52738479

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