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NumPy IO

NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式: npy

npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函数有:

load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。 savze() 函数用于将多个数组写入文件,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。 loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等)

numpy.save()

numpy.save() 函数将数组保存到以 .npy 为扩展名的文件中。

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

参数说明:

file:要保存的文件,扩展名为 .npy,如果文件路径末尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被自动加上。 arr: 要保存的数组 allow_pickle: 可选,布尔值,允许使用 Python pickles 保存对象数组,Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前,对对象进行序列化和反序列化。 fix_imports: 可选,为了方便 Pyhton2 中读取 Python3 保存的数据。

 import numpy as np 
  
 a = np.array([1,2,3,4,5]) 
  
 # 保存到 test.npy 文件上
 np.save('test.npy',a) 
  
 # 保存到 test1.npy 文件上,如果文件路径末尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被自动加上
 np.save('test1.npy',a)

我们可以查看文件内容:

 $ cat test.npy 
 ?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), } 
 $ cat test1.npy 
 ?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }

可以看出文件是乱码的,因为它们是 Numpy 专用的二进制格式后的数据。

我们可以使用 load() 函数来读取数据就可以正常显示了:

import numpy as np 
b = np.load('test.npy') 
print (b)

输出结果为:

[1 2 3 4 5]

np.savez

numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。

numpy.savez(file, *args, **kwds)

参数说明:

file:要保存的文件,扩展名为 .npz,如果文件路径末尾没有扩展名 .npz,该扩展名会被自动加上。 args: 要保存的数组,可以使用关键字参数为数组起一个名字,非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0, arr_1, … 。 kwds: 要保存的数组使用关键字名称。

 import numpy as np
 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 b = np.arange(0, 1.0, 0.1)
 c = np.sin(b)
 # c 使用了关键字参数 sin_array
 np.savez("nhooo.npz", a, b, sin_array = c)
 r = np.load("nhooo.npz") 
 print(r.files) # 查看各个数组名称
 print(r["arr_0"]) # 数组 a
 print(r["arr_1"]) # 数组 b
 print(r["sin_array"]) # 数组 c

输出结果为:

 ['sin_array', 'arr_0', 'arr_1']
 [[1 2 3]
  [4 5 6]]
 [0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
 [0. 0.09983342 0.19866933 0.29552021 0.38941834 0.47942554
  0.56464247 0.64421769 0.71735609 0.78332691]

savetxt()

savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据,对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

 np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=' ')
 np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")

参数 delimiter 可以指定各种分隔符、针对特定列的转换器函数、需要跳过的行数等。

 import numpy as np
 a = np.array([1,2,3,4,5]) 
 np.savetxt('out.txt',a) 
 b = np.loadtxt('out.txt') 
  
 print(b)

输出结果为:

[1. 2. 3. 4. 5.]

使用 delimiter 参数:

 import numpy as np
 a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)
 np.savetxt("out.txt",a,fmt="%d",delimiter=",") # 改为保存为整数,以逗号分隔
 b = np.loadtxt("out.txt",delimiter=",") # load 时也要指定为逗号分隔
 print(b)
   [[0. 0. 1. 1. 2.]
  [2. 3. 3. 4. 4.]
  [5. 5. 6. 6. 7.]
  [7. 8. 8. 9. 9.]]

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