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[numpy]数据保存和加载

numpy提供了函数savetxt和loadtxt进行数据的保存和加载

函数解析

使用函数numpy.savetxt将数组写入文件

@array_function_dispatch(_savetxt_dispatcher)
def savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='',
            footer='', comments='# ', encoding=None):

• fname：保存文件名，可以是.txt/.csv
• X：一维或二维数组
• fmt：格式化结果，默认为%.18e，则数值23保存为2.300000000000000000e+02
• delimiter：分隔符，默认为空字符，可设置为空格或者逗号等等
• newline：每行数值如何结尾，默认为换行符
• header：写入文件开头，默认为空
• footer：写入文件末尾，默认为空

使用函数loadtxt从文件读取数组

@set_module('numpy')
def loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None,
            converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False,
            ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None):

• fname：文件名
• dtype：读取类型，默认为float
• delimiter：分隔符

示例

写入和读取一个二维数组，保存为.csv文件

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@author: zj
@file:   main.py
@time:   2020-01-26
"""

import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    # 分隔符使用空格
    delimiter = ' '
    # 文件名
    file_name = 'np.csv'
    # 创建二维数组
    data = np.random.randn(2, 4)
    print('data:', data)
    # 保存数据
    np.savetxt(file_name, data, fmt='%.4f', delimiter=delimiter)
    # 解析数组
    res = np.loadtxt(file_name, delimiter=delimiter)
    print('res:', res)

文件保存如下：

0.7206 -0.8134 -0.6305 0.1064
0.0843 0.9964 1.5460 0.8704

输出结果如下：

data: [[ 0.72061082 -0.81343968 -0.63050239  0.10642858]
 [ 0.08428892  0.99644281  1.54604727  0.87040002]]
res: [[ 0.7206 -0.8134 -0.6305  0.1064]
 [ 0.0843  0.9964  1.546   0.8704]]

如何将float数组转换成int数组

因为默认数组保存为float格式，所以读取文件时得到的也是浮点型数组，转换成整型格式需要额外使用函数astype，而不是设置dtype属性

# 解析数组
res = np.loadtxt(file_name, delimiter=delimiter).astype(np.int)
print('res:', res)
# 输出结果如下
data: [[ -6.47453318   0.63819837 -12.63992178   7.79347093]
 [  0.97600354   5.12906234  -0.49724709  -2.01769487]]
res: [[ -6   0 -12   7]
 [  0   5   0  -2]]