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,数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中,以数组a为例
np.save("filename.npy",a)
b = np.load("filename.npy")
利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy
使用 np.savetxt 和 np.loadtxt 只能读写 1 维和 2 维的数组
np.savetxt:将数组写入以某种分隔符隔开的文本文件中
np.loadtxt:指定某种分隔符,将文本文件读入到数组中
np.savetxt("filename.txt",a)
b = numpy.loadtxt("filename.txt", delimiter=',')
使用数组的 tofile 函数可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件
a.tofile("filename.bin")
b = np.fromfile("filename.bin",dtype = **)
该方法与np.save有几点区别:
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类型读入数据
>>> b # 读入的数据是错误的
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类型读入数据
>>> b # 数据是一维的
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]])
参考资料 : http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39088003