NumPy（十六）：数据的保存、读取【numpy读取/写入数组数据、文本数据】

一、存储/读取数组数据 .npy文件

1、存储数组数据 .npy文件

import numpy as np
import os

# 存储数组数据 .npy文件

os.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')

ar = np.random.rand(5, 5)
print('ar = ', ar)
np.save('arraydata.npy', ar)  # 也可以直接 np.save('rC:\Users\Administrator\Desktop\arraydata.npy', ar)

2、读取数组数据 .npy文件

import numpy as np
import os

# 存储数组数据 .npy文件

os.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')

ar = np.random.rand(5, 5)
print('ar = ', ar)
np.save('arraydata.npy', ar)  # 也可以直接 np.save('rC:\Users\Administrator\Desktop\arraydata.npy', ar)

# 读取数组数据 .npy文件

ar_load =np.load('arraydata.npy')
print('\nar_load = ', ar_load) # 也可以直接 np.load('rC:\Users\Administrator\Desktop\arraydata.npy')

二、存储/读取文本文件

import numpy as np

# 存储/读取文本文件
ar = np.random.rand(5, 5)
np.savetxt(fname='array.txt', X=ar, delimiter=',')

ar_loadtxt = np.loadtxt('array.txt', delimiter=',')
print('ar_loadtxt = ', ar_loadtxt)

打印结果：

ar_loadtxt =  [[0.30636402 0.79706978 0.35384595 0.99617774 0.80065367]
 [0.86653252 0.24348444 0.26170859 0.74285336 0.35032174]
 [0.59036206 0.13380093 0.20759285 0.99869546 0.43229919]
 [0.3996552  0.75444072 0.33352764 0.39826714 0.54437876]
 [0.30820035 0.98174216 0.80377153 0.84965811 0.16784581]]

Process finished with exit code 0

import numpy as np

# 存储/读取文本文件
ar = np.random.rand(5, 5)
np.savetxt(fname='array02.txt', X=ar, fmt='%.18e', delimiter=';', newline='\n', header='array02-header', footer='array02-footer', comments='# ')  # 存储为文本txt文件