python中的保存文件，自用

第一种情况：1.1 list保存到csv文件中并用，分割

feas = []
# 存入
file = open("**.csv",'ab') # 可以持续添加
np.savetxt(file,X=feas, delimiter=",")
file.close()
# 取出是numpy.array
np.loadtxt(fname="**.csv", dtype=np.float, delimiter=",")

1.2 numpy保存到csv文件中

b = np.array([1,2,3])
np.savetxt(fname="**.csv",X=b,delimiter=",")
# 注意：这里和上面的不同在于上面需要先open，但是这里先open就会保存失败，一定是把文件名写进fname里

保存的csv文件打开之后就是这个样子 

 

f2 = np.loadtxt(fname="**.csv", dtype=np.float,delimiter=",")

 使用np.loadtxt打开是这样子的： 

[1. 2. 3.]

1.3 不知道是什么的文件保存到csv中，待确认

# file_csv = codecs.open("555.csv", 'a', 'utf-8')  # 追加
# writer = csv.writer(file_csv, delimiter=',', quotechar=' ', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
# for data in class_feas:
#     writer.writerow(data)

 

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 第二种情况：1.1 文字或者数字直接保存到txt中

f = open("**.txt", 'ab')
f.write(().encode()) # 由于存入的是中文str，要记得encode()
f.close()

# tensorflow中保存loss
train_loss_txt = open("**.txt", "a+")
train_loss_txt.write(str(train_loss.result().numpy()))