numpy中文件的存储和读取-嵩天老师笔记

numpy中csv文件的存储和读取

CSV文件：(Comma‐Separated Value, 逗号分隔值)

一维和二维数组

存储

np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None,newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=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 （一维或者二维）。
• 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 。

其他参数看文档。

import numpy as np

a = np.arange(100).reshape((5,20))

np.savetxt('a.csv',a,fmt = '%d',delimiter=',')

b = np.loadtxt('a.csv',delimiter=',')

b

array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10., 11., 12.,
        13., 14., 15., 16., 17., 18., 19.],
       [20., 21., 22., 23., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32.,
        33., 34., 35., 36., 37., 38., 39.],
       [40., 41., 42., 43., 44., 45., 46., 47., 48., 49., 50., 51., 52.,
        53., 54., 55., 56., 57., 58., 59.],
       [60., 61., 62., 63., 64., 65., 66., 67., 68., 69., 70., 71., 72.,
        73., 74., 75., 76., 77., 78., 79.],
       [80., 81., 82., 83., 84., 85., 86., 87., 88., 89., 90., 91., 92.,
        93., 94., 95., 96., 97., 98., 99.]])

读取

np.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes')

• frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件。
• dtype : 数据类型，可选 。
• delimiter : 分割字符串，默认是任何空格 。
• usecols：选取数据的列。
• unpack : 如果True，读入属性将分别写入不同变量 。

其他看文档。

注意：usecols，如果选取前三列，应该是usecols=(0,1,2)，如果只选取第三列，应该是usecols=(2,)。但是，我尝试了一下，不输入逗号也可以，usecols=(2)。

b = np.loadtxt('a.csv',dtype = np.int,delimiter=',',usecols=(0,1,2))

b
array([[ 0,  1,  2],
       [20, 21, 22],
       [40, 41, 42],
       [60, 61, 62],
       [80, 81, 82]])

b = np.loadtxt('a.csv',dtype = np.int,delimiter=',',usecols=(2,))

b
array([ 2, 22, 42, 62, 82])

b = np.loadtxt('a.csv',dtype = np.int,delimiter=',',usecols=(2))

b
array([ 2, 22, 42, 62, 82])

需要注意的是CSV文件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。

多维数组（任意维度）

存储

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。即，默认为空串。
• format : 写入数据的格式

import numpy as np

a = np.arange(100).reshape((5,10,2))

a
Out[3]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19]],

       [[20, 21],
        [22, 23],
        [24, 25],
        [26, 27],
        [28, 29],
        [30, 31],
        [32, 33],
        [34, 35],
        [36, 37],
        [38, 39]],

       [[40, 41],
        [42, 43],
        [44, 45],
        [46, 47],
        [48, 49],
        [50, 51],
        [52, 53],
        [54, 55],
        [56, 57],
        [58, 59]],

       [[60, 61],
        [62, 63],
        [64, 65],
        [66, 67],
        [68, 69],
        [70, 71],
        [72, 73],
        [74, 75],
        [76, 77],
        [78, 79]],

       [[80, 81],
        [82, 83],
        [84, 85],
        [86, 87],
        [88, 89],
        [90, 91],
        [92, 93],
        [94, 95],
        [96, 97],
        [98, 99]]])
a.tofile('b.dat',sep=',',format='%d')

读取

np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='')

• frame : 文件、字符串
• dtype : 读取的数据类型 。可以发现，我们读取数据的时候都需要指定数据类型，无论是不是一维二维。默认为浮点型
• 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

c = np.fromfile('b.dat',dtype=np.int,sep=',')

c
Out[6]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
       34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,
       51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67,
       68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84,
       85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])

可以发现，读取到的数据维度信息丢失了。因此，我们需要将维度信息告诉c。

c = np.fromfile('b.dat',dtype=np.int,sep=',').reshape((5,10,2))

c
Out[14]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19]],

       [[20, 21],
        [22, 23],
        [24, 25],
        [26, 27],
        [28, 29],
        [30, 31],
        [32, 33],
        [34, 35],
        [36, 37],
        [38, 39]],

       [[40, 41],
        [42, 43],
        [44, 45],
        [46, 47],
        [48, 49],
        [50, 51],
        [52, 53],
        [54, 55],
        [56, 57],
        [58, 59]],

       [[60, 61],
        [62, 63],
        [64, 65],
        [66, 67],
        [68, 69],
        [70, 71],
        [72, 73],
        [74, 75],
        [76, 77],
        [78, 79]],

       [[80, 81],
        [82, 83],
        [84, 85],
        [86, 87],
        [88, 89],
        [90, 91],
        [92, 93],
        [94, 95],
        [96, 97],
        [98, 99]]])

如果我们不指定分隔符，则读取也不需要指定，此时存储的是二进制文件。

a = np.arange(100).reshape((5,10,2))

a
Out[18]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19]],

       [[20, 21],
        [22, 23],
        [24, 25],
        [26, 27],
        [28, 29],
        [30, 31],
        [32, 33],
        [34, 35],
        [36, 37],
        [38, 39]],

       [[40, 41],
        [42, 43],
        [44, 45],
        [46, 47],
        [48, 49],
        [50, 51],
        [52, 53],
        [54, 55],
        [56, 57],
        [58, 59]],

       [[60, 61],
        [62, 63],
        [64, 65],
        [66, 67],
        [68, 69],
        [70, 71],
        [72, 73],
        [74, 75],
        [76, 77],
        [78, 79]],

       [[80, 81],
        [82, 83],
        [84, 85],
        [86, 87],
        [88, 89],
        [90, 91],
        [92, 93],
        [94, 95],
        [96, 97],
        [98, 99]]])

a.tofile('b.dat',format='%d')

c = np.fromfile('b.dat',dtype=np.int).reshape((5,10,2))

c
Out[21]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19]],

       [[20, 21],
        [22, 23],
        [24, 25],
        [26, 27],
        [28, 29],
        [30, 31],
        [32, 33],
        [34, 35],
        [36, 37],
        [38, 39]],

       [[40, 41],
        [42, 43],
        [44, 45],
        [46, 47],
        [48, 49],
        [50, 51],
        [52, 53],
        [54, 55],
        [56, 57],
        [58, 59]],

       [[60, 61],
        [62, 63],
        [64, 65],
        [66, 67],
        [68, 69],
        [70, 71],
        [72, 73],
        [74, 75],
        [76, 77],
        [78, 79]],

       [[80, 81],
        [82, 83],
        [84, 85],
        [86, 87],
        [88, 89],
        [90, 91],
        [92, 93],
        [94, 95],
        [96, 97],
        [98, 99]]])

需要注意

• 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文件的便捷存取

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

a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)

np.save('a.npy',a)

b = np.load('a.npy)
            b = np.load('a.npy')

b
Out[26]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19]],

       [[20, 21],
        [22, 23],
        [24, 25],
        [26, 27],
        [28, 29],
        [30, 31],
        [32, 33],
        [34, 35],
        [36, 37],
        [38, 39]],

       [[40, 41],
        [42, 43],
        [44, 45],
        [46, 47],
        [48, 49],
        [50, 51],
        [52, 53],
        [54, 55],
        [56, 57],
        [58, 59]],

       [[60, 61],
        [62, 63],
        [64, 65],
        [66, 67],
        [68, 69],
        [70, 71],
        [72, 73],
        [74, 75],
        [76, 77],
        [78, 79]],

       [[80, 81],
        [82, 83],
        [84, 85],
        [86, 87],
        [88, 89],
        [90, 91],
        [92, 93],
        [94, 95],
        [96, 97],
        [98, 99]]])

这里的存储，实际上也是二进制文件，如果只在python中进行操作，这种方法很方便，如果需要与其他程序进行交互，则需要视情况存储为CSV文件等。