NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数.保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式.二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型. numpy格式的文件可以保存为后缀为(.npy/.npz)格式的文件 1. tofile()和fromfile() tofile()将数组中的数据以二进制格式写进文件tofile()输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息fromfile()函数读回数据时需要用户指定元素类型,并对数组的形状进行适当的修改import numpy a…

来自 Python科学计算 http://hyry.dip.jp/tech/book/page/scipy/numpy_file.html NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数.保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式.二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型. 1.tofile和fromfile()存取二进制格式文件 使用数组对象的tofile()方法可以方便地将数组中的数据以二进制格式写进文件.tofile()输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息…

一.numpy.loadtxt读取数据 data=numpy.loadtxt('数据路径.txt',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3) , dtype=float)#读取后是多元数组格式 然后利用数组的特征获取不同列 value=data[:,0:3],classfiy=data[:,4] 参数usecols:选取数据的列. 这里主要说一下usecols的用法.如果iris.txt中的前4列,则usecols=(0,1,2,3).如果取第5列这一列,则usecols=…

可用于网络训练打乱训练数据个标签,不改变对应关系 方法一: np.random.shuffle (无返回值,直接打乱原列表) state = np.random.get_state() np.random.shuffle(train) np.random.set_state(state) np.random.shuffle(label) 方法二: 返回一个打乱的序列,可将其用于以同一顺序打乱不同列表 shuffle_ix = np.random.permutation(np.arange(len…

利用Python 脚本生成 .h5 文件 import os, json, argparse from threading import Thread from Queue import Queue import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize import h5py """ Create an HDF5 file of images for training a feedforward style tr…

# -*- coding: utf-8 -*- from PyQt4.QtGui import * from PyQt4.QtCore import * import sys QTextCodec.setCodecForTr(QTextCodec.codecForName("utf8")) class Settings(QDialog): def __init__(self,parent=None): super(Settings,self).__init__(parent) self…

python 利用 ogr 写入 shp 文件, 定义shp文件中的属性字段(field)的数据格式为: OFTInteger # 整型 OFTIntegerList # 整型list OFTReal # 双精度 OFTRealList # 双精度list OFTString # 字符 OFTStringList # 字符list OFTWideString # 长字符 OFTWideStringList # 长字符list OFTBinary OFTDate OFTTime OFTDateTi…

利用 Python 进行批量更改文件后缀 代码 import os files = os.listdir('.') for file_name in files: portion = os.path.splitext(file_name) if portion[1] == ".jpg": new_name = portion[0] + ".gif" os.rename(file_name, new_name) 以上代码为将后缀为 "jpg" 的文…

Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy(Numerical Python)是高性能科学技术和数据分析的基础包. 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象.NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象(即ndarray),该对象是是一个快速而灵活的大数据集容器. 3. 创建ndarray data1 = [1,2.4,4,3,0] arr1 = np.array(data1) 除np.array可以创建新数组之外,zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0…

一.简介 numpy主要是用来存储和处理大型矩阵,提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象------ndarray.还提供了多种运算函数,能够完成数据计算和统计分析,是数据分析的重要工具包. 二.数组对象(ndarray) 1.创建数组对象 (1).创建自定义数组 1.numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) object:就是要创建的数组 dtype:表示数组所需的数据类型,默认是None,即…