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Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取

來(lái)源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時(shí)間:2020-11-27 14:22:11
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Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取

Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取:這次給大家?guī)?lái)Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取,Numpy數(shù)組保存與讀取的注意事項(xiàng)有哪些,下面就是實(shí)戰(zhàn)案例,一起來(lái)看一下。1. 數(shù)組以二進(jìn)制格式保存np.save和np.load是讀寫磁盤數(shù)組數(shù)據(jù)的兩個(gè)主要函數(shù)。默認(rèn)情況下,數(shù)組以未壓縮的原始二進(jìn)制格式保存在擴(kuò)展名為
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導(dǎo)讀Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取:這次給大家?guī)?lái)Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取,Numpy數(shù)組保存與讀取的注意事項(xiàng)有哪些,下面就是實(shí)戰(zhàn)案例,一起來(lái)看一下。1. 數(shù)組以二進(jìn)制格式保存np.save和np.load是讀寫磁盤數(shù)組數(shù)據(jù)的兩個(gè)主要函數(shù)。默認(rèn)情況下,數(shù)組以未壓縮的原始二進(jìn)制格式保存在擴(kuò)展名為

這次給大家?guī)?lái)Numpy數(shù)組應(yīng)該怎么保存與讀取,Numpy數(shù)組保存與讀取的注意事項(xiàng)有哪些,下面就是實(shí)戰(zhàn)案例,一起來(lái)看一下。

1. 數(shù)組以二進(jìn)制格式保存

np.save和np.load是讀寫磁盤數(shù)組數(shù)據(jù)的兩個(gè)主要函數(shù)。默認(rèn)情況下,數(shù)組以未壓縮的原始二進(jìn)制格式保存在擴(kuò)展名為npy的文件中,以數(shù)組a為例

np.save("filename.npy",a)
b = np.load("filename.npy")

利用這種方法,保存文件的后綴名字一定會(huì)被置為.npy

2. 存取文本文件

使用 np.savetxt 和 np.loadtxt 只能讀寫 1 維和 2 維的數(shù)組

np.savetxt:將數(shù)組寫入以某種分隔符隔開(kāi)的文本文件中

np.loadtxt:指定某種分隔符,將文本文件讀入到數(shù)組中

np.savetxt("filename.txt",a)
b = numpy.loadtxt("filename.txt", delimiter=',')

3. 保存為二進(jìn)制文件

使用數(shù)組的 tofile 函數(shù)可以方便地將數(shù)組中數(shù)據(jù)以二進(jìn)制的格式寫進(jìn)文件

a.tofile("filename.bin")
b = np.fromfile("filename.bin",dtype = **)

該方法與np.save有幾點(diǎn)區(qū)別:

tofile函數(shù)只能將數(shù)組保存為二進(jìn)制文件,文件后綴名沒(méi)有固定要求。這種保存方法對(duì)數(shù)據(jù)讀取有要求,np.fromfile 需要手動(dòng)指定讀出來(lái)的數(shù)據(jù)的的dtype,如果指定的格式與保存時(shí)的不一致,則讀出來(lái)的就是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

tofile函數(shù)不能保存當(dāng)前數(shù)據(jù)的行列信息,不管數(shù)組的排列順序是C語(yǔ)言格式的還是Fortran語(yǔ)言格式,統(tǒng)一使用C語(yǔ)言格式輸出。因此使用 np.fromfile 讀出來(lái)的數(shù)據(jù)是一維數(shù)組,需要利用reshape指定行列信息。

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f(shuō)loat類型讀入數(shù)據(jù)
>>> b # 讀入的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤的
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類型讀入數(shù)據(jù)
>>> b # 數(shù)據(jù)是一維的
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]])

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