1. 读写 txt 文件

  1. a = list(range(0, 100))
  2. a = np.array(a) # a.dtype = np.int64
  3. np.savetxt("filename.txt", a)
  4. b = np.loadtxt("filename.txt") # b.dtype = np.float64
  • savetxt 默认保存为 float64 格式的,注意保存和读取时 dtype 要一致,否则读出的数据可能会乱码。

    numpy.loadtxt

    numpy.savetxt

2. 读写二进制 bin 文件

  1. a = list(range(0, 100))
  2. a = np.array(a) # a.dtype = np.int64
  3. a.tofile("filename.bin", a)
  4. b = np.fromfile("filename.bin") # b.dtype = np.int64

3. 读写 Numpy 特有 npy 格式文件

  1. a = list(range(0, 100))
  2. a = np.array(a) # a.dtype = np.int64
  3. np.save("filename.npy", a)
  4. b = np.load("filename.npy") # b.dtype = np.int64
  • save 保存格式和数组的数据格式一致,注意保存和读取时 dtype 要一致,否则读出的数据可能会乱码。

    numpy.save

    numpy.load

4. 读写字符串文件


  1. file.txt
  2. 123 456
  3. aaa
  4. bbb
  5. ccc
  6. ddd
  7. a = np.genfromtxt('file.txt', dtype='str', skip_header=1)
  • 跳过开头第一行,以字符串读取文件,a = array(['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd'], dtype='<U3')

  1. file.txt
  2. 123 aaa
  3. 456 bbb
  4. 789 ccc
  5. a = np.genfromtxt('file.txt', dtype=None)
  6. a[0][0] = 123 # <class 'numpy.int64'>
  7. a[0][0] = b'aaa' # <class 'numpy.bytes_'>
  8. a[0][0].decode() = 'aaa' # <class 'str'>

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