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,以数组一个为例
np.save (“filename.npy”)
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。维loadtxt只能读写1和2维的数组
<强> np.savetxt: 将数组写入以某种分隔符隔开的文本文件中
<强> np.loadtxt: 指定某种分隔符,将文本文件读入到数组中
np.savetxt (“filename.txt”)
b=numpy.loadtxt(“文件名。txt”,分隔符=" ")
使用数组的去整理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=* *)
去整理函数只能将数组保存为二进制文件,文件后缀名没有固定要求。这种保存方法对数据读取有要求,np.fromfile需要手动指定读出来的数据的的dtype,如果指定的格式与保存时的不一致,则读出来的就是错误的数据。
去整理函数不能保存当前数据的行列信息,不管数组的排列顺序是C语言格式的还是Fortran语言格式,统一使用C语言格式输出,因此使用np.fromfile读出来的数据是一维数组,需要利用重塑指定行列信息。
在在在一个=np.arange (0, 12)
在在在一个。形状=3,4
在在在一个
阵列([[0,1,2,3]。
(4、5、6、7)
(8、9、10、11)])
在在在a.tofile (“a.bin”)
在在在b=np.fromfile (“a.bin”, dtype=np.float) #按照浮动类型读入数据
在在在b #读入的数据是错误的
数组([2.12199579 e - 314, 6.36598737 e - 314, 1.06099790 e - 313,
1.48539705 e - 313, 1.90979621 e - 313, 2.33419537 e - 313])
在在在一个。dtype #查看一个的dtype
dtype (“int32”)
在在在b=np.fromfile (“a.bin”, dtype=np.int32) #按照int32类型读入数据
在在在b #数据是一维的
数组([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])
在在在b。形状=3、4 #按照的形状修改b的形状
在在在b
阵列([[0,1,2,3]。
(4、5、6、7)
(8、9、10、11)])
以上这篇Numpy数组的保存与读取方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
