Python Numpy中数据的保存和读取

Numpy中数据的常用的保存与读取方法

一、Numpy 二进制文件

save( )、savez( )和load( )函数用来保存和读取二进制类型文件（.npy/.npz）

参数

• numpy.save(file,arr,allow_pickle=True,fix_imports=True) Save an array to a binary file in NumPy .npy format.
• numpy.load(file,mmap_mode=None,allow_pickle=False,fix_imports=True,encoding='ASCII')Load arrays or pickled objects from .npy/.npz or pickled files.

例：

• numpy.savez(file,*args,**kwds)Save several arrays into a single file in uncompressed .npz format.

savez( )第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0, arr_1, … 。

savez() 输出的是一个压缩文件（扩展名为npz），其中每个文件都是一个 save() 保存的npy文件，文件名对应于数组名。 load() 自动识别npz文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字获取数组的内容。

例：

用解压软件打开 test.npz 文件，会发现其中有三个文件： arr_0.npy,arr_1.npy,z_d.npy ，其中分别保存着数组 x,y,z 的内容。

二、文本文件

savetxt() ， loadtxt() 和 genfromtxt() 函数用来存储和读取文本文件（如TXT，CSV等）。 genfromtxt() 比 loadtxt() 更加强大，可对缺失数据进行处理。

参数

• numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='',comments='# ', encoding=None)Save an array to a text file.
  fname：文件路径
  X：存入文件的数组。
  fmt：写入文件中每个元素的字符串格式，默认’%.18e’（保留18位小数的浮点数形式）。
  delimiter：分割字符串，默认以空格分隔。

• numpy.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None,converters=None, skiprows=0, usecols=None,unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None) Load data from a text file.
  fname：文件路径。
  dtype：数据类型，默认为float。
  comments: 字符串或字符串组成的列表，默认为# ， 表示注释字符集开始的标志。
  skiprows：跳过多少行，一般跳过第一行表头。
  usecols：元组（元组内数据为列的数值索引）， 用来指定要读取数据的列（第一列为 0）。
  unpack：当加载多列数据时是否需要将数据列进行解耦赋值给不同的变量。

例：写入和读出TXT文件。

test.txt文件如下：

例：写入和读出CSV文件。

test.csv文件如下：

文本格式选项

• numpy.set_printoptions(precision=None,threshold=None, edgeitems=None,linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None,formatter=None, sign=None, floatmode=None, **kwarg)Set printing options.
  precision ：设置浮点精度，控制输出的小数点个数，默认是8。
  threshold ：概略显示，超过该值则以“…”的形式来表示，默认是1000。
  linewidth ：用于确定每行多少字符数后插入换行符，默认为75。
  suppress ：当 suppress=True ，表示小数不需要以科学计数法的形式输出，默认是False。
  nanstr ：浮点非数字的字符串表示形式，默认 nan 。
  infstr ：浮点无穷大的字符串表示形式，默认 inf 。

These options determine the way floating point numbers, arrays and other NumPy objects are displayed.

例

import numpy as np 
np.set_printoptions(precision=4)
x=np.array([1.123456789])
print(x)
np.set_printoptions(threshold=20)
x=np.arange(50)
print(x)
np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
print(x)
eps=np.finfo(float).eps
x=np.arange(4.)
x=x**2-(x+eps)**2
print(x)
np.set_printoptions(suppress=True)
print(x)
x=np.linspace(0,10,10)
print(x)
np.set_printoptions(precision=2,suppress=True,threshold=5)
print(x)

运行结果：

• numpy.get_printoptions()Return the current print options.

例：