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- import numpy as np
-
- a = np.array([['张三','李四','王五','赵六'],['11','12','13','14','15']])
- b = a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
-
- np.save('x.npy',a) # 存为.npy文件
- np.savez("y.npz", ar0 = a, ar1 = b) # 多个数组存入一个.npz压缩包
-
- c = np.load('x.npy') # .npy文件读入数组
- c
-
- d = np.load("y.npz") # .npz压缩包读入
- d["ar0"] # 单独输出数组
Comma-Separated Value,逗号分隔值文件
一种数据存储格式
CSV文件:
将ndarray数组写入CSV文件中
np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None)
np的savetxt函数并不是专为生成csv文件用的,它可以生成任何带特定分隔字符的文本文件,但csv文件使用广泛,所以我们一般用此函数只生成csv
- import numpy as np
-
- a = np.arange(100).reshape(5,20)
- np.savetxt('a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',') #整数
- np.savetxt('a.csv',a,fmt='%.1f',delimiter=',') #一位小数的浮点数
-
- b = np.array([['a','b','c','d'],['11','12','13','14']])
- np.savetxt('b.csv',b,fmt='%s',delimiter=',') #ASCII字符,不能存储非ASCII字符串
csv文件只能存储一维、二维数据,不能存储多维数据
- import numpy as np
-
- a = np.arange(24).reshape((2,12))
- # a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) # 存储多维数据出错
- a
- np.savetxt('y.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')
将CSV文件数据读入ndarray数组
np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)
- import numpy as np
-
- b = np.loadtxt('a.csv', delimiter=',') # 默认浮点型
- b = np.loadtxt('a.csv', dtype=np.int, delimiter=',') #数据为整型
-
- #b = np.loadtxt('a.txt', dtype=np.str, delimiter=',') #数据为字符串,输出默认带 b,要去掉用下面方式输出:
- b = np.loadtxt('a.txt', dtype=bytes, delimiter=',').astype(str)
- b = np.loadtxt('a.txt', dtype=bytes, delimiter=',',skiprows=1,usecols=(2,3)).astype(str) #跳过第一行,读入第3、4列
-
- b
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