numpy保存、加载数据；应用sklearn 保存、加载任意类型数据；os.walk遍历当前目录、文件；目录下所有文件封装

最新推荐文章于 2024-01-27 14:45:25 发布

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#numpy保存加载数据 #sklearn保存加载任意格式数据 #os.walk遍历当前目录、文件 #封装目录下所有文件

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本文分享了NumPy库保存与加载数据的方法，包括使用视图与复制避免数据同步修改的问题。同时介绍了如何利用sklearn的joblib模块保存与加载任意类型的数据，以及在Linux环境下导入上级目录和子目录所有文件的技巧。

个人平时学习笔记，感觉是些常用到的语法知识，与大家分享了！！！

1、numpy保存、加载数据

p = np.arange(0,20,2).reshape(2,5)

# 在磁盘上保存

np.save ('my_array', p)

# 加载磁盘上的数据

np.load('my_array.npy')

h = a.view() # a的视图,与a同步改变

b = np.copy(a) # 复制a, 可以改变，a本身不会变

2、应用sklearn 保存、加载任意类型数据：

# 可保存任意数据
x = {'w':123, 'h':123}
from sklearn.externals import joblib
# 保存x
joblib.dump(x, 'x.pkl')
# 加载x
y = joblib.load('x.pkl')
print(y)

3、导入上一级，和所有目录下的所有文件（Linux 服务器下运行程序）

--root

--model

--unet.py

--runs

--train.py

# _train.py 中调用model目录下的unet.py文件
import sys, os
sys.path.append("..")
sys.path.extend([ os.path.join (root, name) 
for root, dirs, _ in os.walk("../") 
for name in dirs ])

# os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，向上或者向下。
import os
for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=False):
    for name in files:
        print(os.path.join(root, name))
    for name in dirs:
        print(os.path.join(root, name))

4、将一个文件夹下所有文件封装成一个 list[]

list( map(lambda x: os.path.join(root, x), os.listdir(root)))

map 函数，前面是一个function，后面是一个序列，将序列中的值依次输入给函数迭代执行。

lambda，匿名函数的格式：冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的为表达式。其实lambda返回值是一个函数的地址，也就是函数对象。

a = lambda x,y,z:(x+8)*y-z
print(a(5,6,8))