以下代码的前提:import numpy as np

numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

1 将数组以二进制格式保存到磁盘

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的文件中的。

通过np.savez可以将多个数组保存到一个压缩文件中,将数组以关键字参数的形式传入即可。

 1 >>> arr = np.arange(10)
2 >>> np.save('some_array', arr)
3 >>> np.load('some_array.npy')
4 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
5 >>> np.savez('array_archive.npz', a=arr, b=arr)
6 >>> arch = np.load('array_archive.npz')
7 >>> arch['b']
8 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
9 >>> arch['a']
10 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
11 >>>

numpy基础--用于数组的文件输入输出的更多相关文章

  1. Numpy用于数组的文件输入输出

    这一章比较简单,内容也比较少.而且对于文件的读写,还是使用pandas比较好.numpy主要是读写文本数据和二进制数据的. 将数组以二进制的格式保存到硬盘上 主要的函数有numpy.save和nump ...

  2. 《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础:数组和矢量计算

    http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说, ...

  3. python数据分析---第04章 NumPy基础:数组和矢量计算

    NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具 ...

  4. 《利用Python进行数据分析·第2版》第四章 Numpy基础:数组和矢量计算

    <利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对 ...

  5. NumPy基础:数组和矢量计算

    今天被老板fire了,还是继续抄书吧,安抚我受伤的小心脏.知识还是得慢慢积累,一步一个脚印,这样或许才是最快的捷径. ------2015-2-16-------------------------- ...

  6. 利用Python进行数据分析——Numpy基础:数组和矢量计算

    利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写 ...

  7. 【学习笔记】 第04章 NumPy基础:数组和矢量计算

    前言 正式开始学习Numpy,参考用书是<用Python进行数据清洗>,计划本周五之前把本书读完,关键代码全部实现一遍 NumPy基础:数组和矢量计算 按照书中所示,要搞明白具体的性能差距 ...

  8. 数据分析之Numpy基础:数组和适量计算

    Numpy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包. 1.Numpy的ndarray:一种多维数组对象 对于每个数组而言,都有shape和dtype这两个属性来获取数组的 ...

  9. Numpy 用于数组的文件输入和输出

    将数组以二进制格式保存 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,数组是以未压缩的原始二进制格式进行保持在扩展名 为.npy的文件中的 如果文件路径末尾没有扩展名 ...

  10. 《利用python进行数据分析》NumPy基础:数组和矢量计算 学习笔记

    一.有关NumPy (一)官方解释 NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains ...

随机推荐

  1. WPF随笔收录-DataGrid固定右侧列

    一.前言 在项目开发过程中,DataGrid是经常使用到的一个数据展示控件,而通常表格的最后一列是作为操作列存在,比如会有编辑.删除等功能按钮.但WPF的原始DataGrid中,默认只支持固定左侧列, ...

  2. uniapp中实现简易计算器

    uniapp中实现简易计算器主要问题:在计算器的实现过程中会遇到小数点计算精度:此计算器是依赖了uni-popup的弹出层插件,可在uniapp官方组件中查找扩展插件popup弹窗层下载,也可直接点击 ...

  3. 树莓派和esp8266在局域网下使用UDP通信,esp8266采集adc数据传递给树莓派,树莓派在web上显示结果

    树莓派和esp8266需要在同一局域网下 esp8266使用arduino开发: 接入一个电容土壤湿度传感器,采集湿度需要使用adc #include <ESP8266WiFi.h> #i ...

  4. Advanced .Net Debugging 7:托管堆与垃圾收集

    一.简介 这是我的<Advanced .Net Debugging>这个系列的第七篇文章.这篇文章的内容是原书的第二部分的[调试实战]的第五章,这一章主要讲的是从根本上认识托管堆和垃圾回收 ...

  5. CF1913C Game with Multiset 题解

    [题目描述] 你有一个空的多重集,你需要处理若干下列询问: ADD $ x $:加入一个数值为 $ 2^x $ 的元素到该多重集. GET $ w $:判断是否存在一个该多重集的子集,使得这个子集的所 ...

  6. 评审恩仇录——IDE也能做代码评审?

    简介: 云效Codeup推出了本地IDE插件端的评审,免除了黄药师来回华山的奔波之苦 现代科技公司的同事们平日一起交流开发规约和产品需求,肩上共同扛着业务发展和同行竞争的压力,这份还书贻剑的情谊如何能 ...

  7. 聚焦 | 数据湖分析如何面向对象存储OSS进行优化?

    简介: 最佳实践,以DLA为例子.DLA致力于帮助客户构建低成本.简单易用.弹性的数据平台,比传统Hadoop至少节约50%的成本.其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源(OSS.HDFS.D ...

  8. MaxCompute Spark 资源使用优化祥解

    简介: 本文主要讲解MaxCompute Spark资源调优,目的在于在保证Spark任务正常运行的前提下,指导用户更好地对Spark作业资源使用进行优化,极大化利用资源,降低成本. 本文作者:吴数傑 ...

  9. [GPT] Vue 的 methods 中使用了 addEventListener,如何在 addEventListener 的匿名函数参数中访问 Vue data 变量

      在 Vue 的 methods 方法中使用 addEventListener时,你可以使用 箭头函数 来访问 Vue 实例的数据. 箭头函数不会创建自己的作用域,而是继承父级作用域的上下文.以下是 ...

  10. [FAQ] Win10 键盘输入的数字英文字体变宽, 胖英文, 如何处理

    输入法 点击右键,找到设置,点击进入. 开启 "全/半角切换" 快捷键为 "Shift + 空格",随后可以使用这个快捷键进行切换正常. Link:https: ...