NumPy学习（三）

一、用于数组的文件输入输出

np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。

通过np.savez可以将多个数组保存到一个压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可：

加载.npz文件时，你会得到一个类似字典的对象，该对象会对各个数组进行延迟加载：

存取文本文件

从文件中加载文本是一个非常标准的任务。今天主要讲的是pandas中的read_csv和read_table函数，以及用np.loadtxt和np.genfromtxt将数据加载到普通的NumPy数组中。

二、线性代数

eg:

三、随机数生成

numpy.random模块对python内置的random进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数。例如，你可以用normal来得到一个标准正态分布的4x4样本数组：

而python内置的random模块则只能一次生成一个样本值。从下面的测试结果中可以看出，如果需要产生大量的样本值，numpy.random快了不止一个数量级：

四、范例：随机漫步

以纯python形成的随机漫步

多次随机漫步