第一周——数据分析之表示 —— Numpy 数据存取与函数
数据的CSV文件的存取
CSV文件:CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据
np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
• frame : 文件、字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件
• array : 存入文件的数组
• fmt : 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e
• delimiter : 分割字符串,默认是任何空格
CSV文件的局限性:CSV只能有效存储一维和二维数组,np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组
多维数据的存取:a.tofile(frame, sep='', format='%s')
• frame : 文件、字符串
• sep : 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制
• format : 写入数据的格式
np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='')
• frame : 文件、字符串
• dtype : 读取的数据类型
• count : 读入元素个数,‐1表示读入整个文件
• sep : 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制
注意:该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型 a.tofile() 和np.fromfile()需要配合使用 可以通过元数据文件来存储额外信息
Numpy的便捷文件的存取:
np.save(fname, array) 或 np.savez(fname, array)
• fname : 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz
• array : 数组变量
np.load(fname)
• fname : 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz
Numpy的随机函数:
Numpy的随机数函数子库
单元小结
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