python&numpy五：文件输入输出

要将NumPy数组保存到文件中，以及从文件中读取数组数据，你可以使用NumPy提供的函数来进行文件输入输出操作。以下是两个常用的函数：

1. np.savetxt()：用于将一个或多个数组保存到文本文件中。

   import numpy as np
   
   arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   
   # 将数组保存到文本文件
   np.savetxt('data.txt', arr)
   

   这将创建一个名为data.txt的文本文件，并将数组保存在其中。默认情况下，数组将按照指定的精度（默认是小数点后6位）和分隔符（默认是空格）的格式保存。

2. 存储位置：默认情况下，np.savetxt()函数会将文本文件保存在当前工作目录中。当前工作目录是Python程序运行时所在的文件夹。

   如果你没有显式指定文件路径，那么保存的文件将位于当前工作目录中。可以使用os模块来获取和更改当前工作目录：

   import os
   import numpy as np
   
   # 获取当前工作目录
   current_dir = os.getcwd()
   print(current_dir)
   

   上述代码中，我们首先使用os.getcwd()函数获取当前工作目录，并将其存储在current_dir变量中。然后，我们创建了一个名为data.txt的文本文件，并将数组保存在其中。由于没有指定文件路径，因此该文件将被保存在当前工作目录中。

   需要注意的是，当前工作目录可能会根据你的执行环境而有所不同。可以使用os.chdir()函数来更改当前工作目录：

   import os
   
   # 更改当前工作目录
   os.chdir('/path/to/your/directory')
   

   在这个示例中，我们使用os.chdir()函数将当前工作目录更改为指定的路径'/path/to/your/directory'。之后，通过调用np.savetxt()函数来保存文件时，它将在新的工作目录中创建相应的文本文件。

3. np.loadtxt()：用于从文本文件中加载数组数据。

   import numpy as np
   
   # 从文本文件加载数组数据
   arr = np.loadtxt('data.txt')
   

   这将从名为data.txt的文本文件中加载数组数据，并将其存储在arr变量中。

4. 当外部导入数据出现编码异常时，查看当前编码与导入文件的编码是否一致，若当前python编码为utf-8，导入文件编码为gbk时，需要设置改成一致的编码才能导入

   tryagain = np.loadtxt('tryagain.csv', delimiter=',',dtype="int", encoding='utf-8')
   data1 = np.genfromtxt('tryagain.csv', delimiter=',',dtype="int", encoding='utf-8')
   print(tryagain)
   print(data1)

   delimiter参数用于指定CSV文件中不同列之间的分隔符，常见的分隔符有逗号（’,‘）和制表符（’\t’）。dtype=（）用于指定输入数据的类型。

当然，这只是文件输入输出的基本用法。np.savetxt(),np.loadtxt()和genfromtxt(）函数还有一些可选参数，可以用于控制文件格式、分隔符、数据类型等方面的细节。

此外，NumPy还提供了其他一些函数和方法，例如np.save()和np.load()，用于以二进制格式保存和加载数组数据。这些函数在处理大型数组或需要保留NumPy数组对象的结构时非常有用。

希望这些信息能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。