numpy读写文件

写文件操作

我们创建一个元素均为1的数组，并将其保存到文件中。numpy.savetxt函数将数据存储到文件中，其中“one.txt”是我们要存储文件的位置，one是要保存的数组。

>>> import numpy as np
>>> one=np.ones((2,3),dtype=np.int)
>>> np.savetxt("one.txt",one)

读入CSV文件

CSV（Comma-Separated Value，逗号分隔值）格式是一种常见的文件格式。通常，数据库的转存文件就是CSV格式的，文件中的各个字段对应于数据库表中的列。
在NumPy中，使用loadtxt函数可以方便地读取CSV文件，自动切分字段，并将数据载入NumPy数组。
下面，我们以载入苹果公司的历史股价数据为例展开叙述。股价数据存储在CSV文件中，第一列为股票代码以标识股票（苹果公司股票代码为AAPL），第二列为dd-mm-yyyy格式的日期，第三列为空，随后各列依次是开盘价、最高价、最低价和收盘价，最后一列为当日的成交量。下面为一行数据：

AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800

我们将收盘价和成交量分别载入到两个数组中，代码如下所示：

>>> a,b=np.loadtxt("E:/python/books/NumPyStudyGuide/Code/ch3code/data.csv",
...                delimiter=',',usecols=(6,7),unpack=True)
>>> print a
[ 336.1   339.32  345.03  344.32  343.44  346.5   351.88  355.2   358.16
  354.54  356.85  359.18  359.9   363.13  358.3   350.56  338.61  342.62
  342.88  348.16  353.21  349.31  352.12  359.56  360.    355.36  355.76
  352.47  346.67  351.99]

这里”E:/python/books/NumPyStudyGuide/Code/ch3code/data.csv”是我保存数据的位置，delimiter=’,’表示用逗号作为分隔符，usecols=(6,7)表示一个元组，用来指明获取哪些列的字段，unpack=True是说拆分存储不同的数据，即分别将收盘价和日成交量赋值给a和b。