Numpy学习笔记6——数组文件输入输出

最新推荐文章于 2024-09-25 22:38:48 发布
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分类专栏： 数据分析 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40096730/article/details/83340918
本文演示了如何使用NumPy库将数组保存为CSV文件，并从CSV文件中读取数据到数组。首先，创建了一个100元素的数组并重塑为5x20的形状，然后使用numpy.savetxt()函数将其保存到名为np.csv的CSV文件中，格式为整数，以逗号作为分隔符。接着，使用numpy.loadtxt()函数从CSV文件中加载数据，指定数据类型为整数，分隔符为逗号。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

写

a = np.arange(100).reshape(5, 20)

np.savetxt('np.csv', a, fmt='%d', delimiter=',')

读

b = np.loadtxt('np.csv',dtype=np.int, delimiter=',')

python数据分析（7）——numpy数组的输入与输出
weixin_42695959的博客
08-15 4957
numpy数组的存入和读取： ar=np.random.rand(2,5) print(ar) [[0.91231033 0.69470799 0.07200474 0.92224321 0.06462535] [0.31852826 0.53709158 0.75866947 0.06308918 0.23054911]] numpy.save(),存入数组，numpy.load(),读取...
NumPy学习笔记——创建数组
weixin_43496130的博客
02-10 701
NumPy创建数组 方法 描述 ndarray 底层的构造数组的函数 empty 创建随机数数组 zeros 指定大小且全为0的数组 ones 指定大小且全为1的数组 asarray 类似与array frombuffer 用于实现动态数组 fromiter 可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组 arange 生成数值范围内数组 li...
python之Numpy 输入与输出
qq_27326125的博客
11-11 1600
输入和输出 numpy二进制文件 save()、savez()和load()函数以 numpy 专用的二进制类型（npy、npz）保存和读取数据，这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息，使用它们读写数组非常方便，但是save()输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。 npy格式：以二进制的方式存储文件，在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息（ndim，dtype，shape等），可以用二进制工具查看内容。 npz格式：以压缩打包的方式存储文件，可以用压缩软件解压。 numpy
numpy用于数组的文件输入输出
知道不_zkl的博客
05-29 1240
numpy能否读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 np.save和np.load np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中的。 In[1]:import numpy as np In[2]:arr = np.arange(10) In[3]:arr Out[3]: array([0, 1, 2...
numpy
2302_78279100的博客
07-18 1256
numpy的基本知识
Numpy: 使用数组进行文件输入输出
buzhidao2333shuosha的博客
12-08 976
Numpy可以在硬盘中将数据以文本二进制文件的形式存入硬盘或由硬盘载入。我们暂时只讨论numpy的内建二进制格式，因为大多数用户更倾向于使用pandas或其它工具来载入文本或表格型数据。数据分析是决离不开pandas的，关于pandas的知识内容，我会继续更新，更新之后附上跳转链接。 numpy数据存储和读取函数表 函数名 功能 save 将数组存入硬盘未压缩文件，默认文件后缀为.npy savez 将多个数组存入硬盘未压缩文件，默认文件后缀为.npz savez_compresse
numpy学习笔记四——文件操作、线性代数、伪随机数生成
qq_53226437的博客
02-16 303
使用数组进行文件输入和输出 NumPy可以在硬盘中将数据以文本或二进制文件的形式进行存入硬盘或由硬盘载入。 np.save和np.load是高效存取硬盘数据的两大工具函数。数组在默认情况下是以未压缩的格式进行存储的，后缀名是．npy： In [122]: arr = np.arange(10) In [123]: np.save('some_array',arr) 如果文件存放路径中没写．npy时，后缀名会被自动加上。硬盘上的数组可以使用np.load进行载入： In [124]: np.load('s
Python数据分析04：Numpy——数组运算、排序、输入输出、矩阵运算、随机数生成
Apple_xiaoli的博客
02-27 1120
向量化的数组运算比纯python同等程度的运算要快很多 一些能计算统计值的数学函数能基于整个数组，或者沿着一个axis（轴）。可以使用aggregations(often called reductions，汇总，或被叫做降维)，比如sum, mean, std(标准差). sum对象是布尔型数组时，它是用来计算布尔数组中有多少个true的 Numpy也有一些基本的集合操作用于一维数组。np.unique，能返回排好序且不重复的值
《Python一行流》学习笔记5——NumPy 库
AlianHN的博客
09-17 2019
本节介绍的内容将会使用到Python数值计算库 NumPy 来处理和分析数值数据。Numpy 库是如今在数值计算和数据科学领域疯狂流行的重要基础库。Windows 10下安装 NumPy 库的语法如下——在终端中执行，其他操作系统的安装方法自行百度吧。
《Python一行流》学习笔记6——机器学习
最新发布
AlianHN的博客
09-25 797
在这种情况下，预测是不可能的（因为没有可参考的输出），但仍然可以从这些未标注的数据集中提炼出有用的知识（如，可以找到相似数据形成的类簇）。通常，每个输出神经元负责整体输出中的一个位(bit)，如，要检测两种不同的动物（猫和狗），输出层只需要一个单独的神经元，以表达两种不同的状态（0=cat, 1=dog)。然后黑盒子就会发挥它的魔力，处理输入的数据。不同的算法会有不同的优势，如神经网络分类器可以为复杂的问题输出极佳的结果，但正是因为具有在极细粒度下记忆数据模式的强大能力，它们也容易对数据进行过度拟合。
Numpy中数组操作
weixin_44372476的博客
04-03 713
数组操作修改数组形状numpy.reshapenumpy.ndarray.flatnumpy.ndarray.flattennumpy.ravel翻转数组numpy.transposenumpy.rollaxisnumpy.swapaxes修改数组维度numpy.broadcastnumpy.broadcast_tonumpy.expand_dimsnumpy.squeeze连接数组numpy.concatenatenumpy.stacknumpy.hstacknumpy.vstack分割数组numpy.s
（12）numpy基础4：数组进行文件输入或输出及 线性代数等操作
xiaomengzhang的博客
11-12 2145
1 numpy数组进行文件输入和输出 numpy在硬盘中将数据以文本或二进制文件的形式存入硬盘或由硬盘载入 np.save和np.load是高效存取硬盘数据的函数 arr = np.arange(10) np.save('some_array', arr) #将数组数据存储，文件会加后缀 .npy np.load('some_array.npy') #将数组的输出 np.savez('array_archive.npz', a=arr, b=arr) #将要存储的数组，作为参数传入，保存 arch
python numpy数组
ZENGshuihai的博客
06-26 2435
1.数组创建: 2.数组维度: 3.数组索引: 4.数组迭代: 5.数组随机取数: 6.数组合并: 7.数组拆分: 8.数组过滤、排序:
理解numpy的rollaxis与swapaxes函数
qq_35810838的博客
11-21 681
现在再说rollaxis函数,这个函数有三个参数  numpy.rollaxis(arr, axis, start) arr：输入数组 axis：要向后滚动的轴，其它轴的相对位置不会改变 start：默认为零，表示完整的滚动。会滚动到特定位置 import numpy as np a = np.arange(8).reshape(2, 2, 2) print '原数组：' prin...
【Numpy学习】第一节 Numpy输入输出
pprp的博客
11-23 475
【前言】学习了保存numpy数组、文本文件、控制输出格式等函数。 0. 知识点总结 1. 测试save import numpy as np a = np.random.randint(0,10,30) print(a) np.save("./save_format.npy", a) 由于npy是二进制文件，所以打开以后除了一些头部信息，其他都是乱码。 2. 测试load import numpy as np a = np.load("./save_format.npy") print(a) 3
NumPy 的文件输入输出
weixin_43276033的博客
04-01 1056
NumPy 文件读写函数。
数据分析——numpy
HadwinLing
08-07 896
数组的创建 一：array 创建数组 语法格式： numpy.array(object,dtype =None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin =0) array参数说明 名称 描述 object 数组或嵌套的数列 dtype 数组元素的数据类型，可选 copy 对象是否需要复制，可选 order 创建数组的样式，C 为行方向，F 为列方向，A 为任意方向（默 认） subok 默认返回一个与基类类型一致的数组 ndmin
python&numpy五：文件输入输出
m0_63030819的博客
12-31 1248
python&numpy五：文件输入输出
Numpy入门教程：09. 输入和输出
老马的程序人生
06-20 1103
背景 什么是 NumPy 呢？ NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景： 执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。 计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。例如，镜像图像、按特定角度旋转图像等。 在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值
python中使用numpy来读入由numpy数组输出的txt文件
05-26
可以使用numpy中的`loadtxt()`函数来读取由numpy数组输出的txt文件。 例如，如果你的numpy数组被保存在一个名为`output.txt`的txt文件中，可以使用以下代码来读取： ```python import numpy as np # 读取txt文件 ...
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