Numpy数据读取与函数

最先   import numpy as np

注：csv的局限性：只能有效存储一维和二维数组，np.savetxt  np.loadtxt  能有效的存取一维和二维数组

一：保存为csv/txt文件

np.savetxt(frame,array,fmt='%.19e',deliniter=None)

frame:文件、字符串或产生器。可以是.gz或.bz2的压缩文件

array：存入文件的数组

fmt：写入文件的格式，例如：%d，%.2f，%.18e

delimiter：分割字符串，默认是任何空格

二：从csv\txt文件读入数据

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)

frame:文件、字符串或产生器。可以是.gz或.bz2的压缩文件

dtype:数据类型，可选

delimiter：分割字符串，默认是任何空格

unpack：如果True，读入属性将分别写入不同变量

三：多维数组的存取

a.tofile(frame,sep='',format='%s')

frame:文件、字符串

sep：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制

format：写入数据的格式

四：从文件读入数据

np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep='')

frame：文件、字符型

dtype：读取的数据类型

count：读入元素个数，-1表示读入整个文件

sep：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制

五：Numpy的便捷文件存取(.npy是numpy的自定义文件格式)

np.save(fname,array) 或 np.savez(fname,array)

fname：文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz

array：数组变量

np.load(fname)

fname：文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz

 

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以练习为例：

a=np.arange(100).reshape(5,20) -----生成五组100以内的一维数组，每个数组有20 个元素

 

#将a的数组存入Python.txt的文件中

np.savetxt('C:\Users\Administrator\Desktop\Python.txt',a,fmt='%d',delimiter=',')

 

#将a的数组存入Python.csv的文件中

np.savetxt('C:\Users\Administrator\Desktop\Python.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')

 

#从Python.csv读入数据

b=np.loadtxt('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Python.csv',delimiter=',')

 

#将多维数组读入Python.dat文件

a=np.arange(100).reshape(5,10,2) ------生成5组10行2列的数组

a.tofile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Python.dat",sep=",",format='%d')

c=np.fromfile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Python.dat",dtype=np.int,sep=",") -----从Python.dat读入数据到数组c

c=np.fromfile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Python.dat",dtype=np.int,sep=",").reshape(5,10,2)  ----将文件写入的数据转换成五组10行2列的数组

 

#numpy便捷文件存取

np.save("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Python.npy",a) -----将数组a存入Python.npy

b=np.load("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Python.npy") -----从Python.npy读出数据