3.5Python数据处理篇之Numpy系列(五)---numpy文件的存取

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• （一）以文本形式存取
  • 1.说明：
  • 2.语法解释：
    • （1）写文件
    • （2）读文件
  • 3.实例（以.csv文件为例）
  • 4.效果展示
• （二）以任意的形式存取
  • 1.说明：
  • 2.语法解释：
    • （1）写文件
    • （2）读文件
  • 3.实例（以.bat二进制文件为例）
  • 4.效果展示
    • （1)二进制文件：
    • （二）文本文件：
  • （三）以np自定义的形式存取
  • 1.说明：
  • 2.语法解释：
    • （1）写文件
    • （2）读文件
  • 3.实例：
  • 4.实例展示

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1.以文本形式存取

2.以任意的形式存取

3.以np自定义的形式存取

（一）以文本形式存取

1.说明：

（1）适用范围：存储一维，二维数组

（2）局限性：不能存储多维数组

2.语法解释：

（1）写文件

从数组到文件

np.savetxt(frame,array,fmt="%1.8e",delimiter=None)
frame -> 文件名，字符串
array -> 数据的来源，数组
fmt	  ->写入的格式
delimiter ->分隔符

（2）读文件

从文件到数组

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None)
frame -> 数据的来源,文件名，字符串
dtype -> 数据读取的格式类型
delimiter ->分隔符

3.实例（以.csv文件为例）

import numpy as np
# 生成一个数组
a = np.arange(100).reshape(5,20)
# 写入到文件
np.savetxt('a.csv',a,fmt="%2d",delimiter=',')
# 读取到数组变量
b = np.loadtxt('a.csv',dtype=np.float,delimiter=',')
print(b)

csv文件是一种常用的数据存储方式，可以用excel操作，分隔符是用逗号。

4.效果展示

（二）以任意的形式存取

1.说明：

适用范围：可以是任意种文件类型.txt .bat .csv .dot

局限性：丢失了数据的维度信息，按顺序存储数据。

2.语法解释：

（1）写文件

a.tofile(frame,sep='',format='%s')
a ->数组
frame ->文件名，字符串
sep ->分隔符，空串或默认是写入的是二进制文件
format ->写入的格式

（2）读文件

np.fromfile(frame,dtype=np.float,count=-1,sep='')
frame ->文件名，字符串
dtype ->读出的格式
count ->读出的数个数，索引
sep ->分隔符
返回值：数组

3.实例（以.bat二进制文件为例）

# 导入numpy
import numpy as np
# 生成数组
a = np.arange(100).reshape(5,10,2)
# 写入文件
a.tofile("b_b.bat",sep=",",format="%2d")
# 读出文件
c = np.fromfile("b.dat",dtype=np.int,sep="").reshape(5,2,10)
print(c)

二进制的文件，分割符必须是空串，其优势是占用内存小

4.效果展示

（1)二进制文件：

（二）文本文件：

（三）以np自定义的形式存取

1.说明：

适用范围：任意维度的数组

局限性：必须以numpy自定义的文件格式，而且是二进制文件。

2.语法解释：

（1）写文件

np.save(fname,array)
fname -> 文件名称，以普通格式.npy和压缩格式.npz为后缀名
array ->数组

（2）读文件

np.load(fname)
fname -> 文件名，以普通格式.npy和压缩格式.npz为后缀名
返回值：存储时的数组。

3.实例：

import numpy as np
a = np.arange(10000).reshape(10,10,100)
# writer file
np.save("01.npy",a)
np.savez("01.npz",a)
# read file
b = np.load("01.npy")
c = np.load("01.npz")
print(b)
print(c)

4.实例展示