numpy基础--用于数组的文件输入输出
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
- 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 ...
- 《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, ...
- 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 ...
- 《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 ...
- 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-------------------------- ...
- 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 ...
- 【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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 《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
- Redis工具类,不用框架时备用
redis.hostName=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.database=3 redis.timeout=15000 redis.usePool=true red ...
- DM 传统行业SQL优化案例
来OB这么久还没有接触啥金融的SQL,只能发点其他行业的数据库SQL优化案例. 今天拿到手的这个案例SQL 传统行业的,很奇葩的SQL,表设计三范式都没弄好. 什么医疗,交通,能源这些传统行业的业务设 ...
- Linux命令之查找CPU资源利用情况(lscpu和top详解)
1.lscpu命令:获取CPU架构完整详细信息,例如架构信息,CPU模式,CPU频率,CPU核心数.线程数.缓存大小. 在终端输入"lscpu": 参数详解: [Architect ...
- Apsara Stack 技术百科 | 联结良性生态,筑千行百业的数字基石
简介:作为现今IT领域最重要的课题:基础设施云化,离不开与伙伴的携手合作,如何让云上解决方案能充分释放价值的同时形成一个相互依存的自循环生态系统,混合云君来跟你聊聊! 生态系统这个词在维基百科上 ...
- DTCC 2020 | 阿里云程实:云原生时代的数据库管理
简介: 随着云原生技术的不断发展,数据库也逐渐进入了云原生时代.在云原生时代,如何高效.安全且稳定地管理云上与云下的数据库成为摆在企业面前的一大难题.在第十一届中国数据库技术大会(DTCC2020)上 ...
- 阿里云拨测:主动探测Web应用质量,助力提升用户体验
简介: 阿里云拨测是一种针对互联网应用(Web页面.网络链路等)进行应用性能和用户体验监测的服务,无需嵌码即可为云上用户提供开箱即用的企业级主动拨测式应用监测解决方案. 随着中国数字化经济的蓬勃发展, ...
- 唯品会:在 Flink 容器化与平台化上的建设实践
简介: 唯品会 Flink 的容器化实践应用,Flink SQL 平台化建设,以及在实时数仓和实验平台上的应用案例. 转自dbaplus社群公众号作者:王康,唯品会数据平台高级开发工程师 自 2017 ...
- [Ethereum] 浅谈加密商品市场 OpenSea 与 opensea-js
OpenSea 是用于交易以太坊加密商品的网上商店,主要的商品是 ERC721.ERC1155 标准的 Token. 它的特色就在于,只需要一个部署好的智能合约,你就能在 OpenSea 提供的界面上 ...
- 阿里面试Redis最常问的三个问题:缓存雪崩、击穿、穿透(带答案)
那提到Redis我相信各位在面试,或者实际开发过程中对缓存雪崩,穿透,击穿也不陌生吧,就算没遇到过但是你肯定听过,那三者到底有什么区别,我们又应该怎么去防止这样的情况发生呢,我们有请下一位受害者. 面 ...
- Spring Boot 编写 API 的 10条最佳实践
10 个最佳实践,让您像专业人士一样编写 Spring Boot API,并结合编码示例和解释: 1. RESTful API 设计原则: 清晰一致的资源命名:使用准确反映 API 管理的资源的名词( ...