利用数组的的文件输入输出

利用数组的文件输入输出

1. 将数组以二进制格式保存到磁盘

np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认状况下，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。

 

import numpy as np
arr=np.arange(10)
np.save('some_array',arr)

若是文件路径末尾没有扩展名.npy，则该扩展名会自动加上。而后就能够经过np.load读取磁盘上数组：

print(np.load('some_array.npy'))
#输出[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

为了方便看到文件生成因此使用的是pycharm编写，须要注意的是使用np.load传入的文件名必须带后缀.npy；经过np.savez能够将多个数组保存到一个压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入便可。

np.savez('array_archive.npz',a=arr,b=arr)

加载.npz文件时，会获得一个相似字典的对象，该对象将各个数组进行延迟加载：

arch=np.load('array_archive.npz')
print(arch['b'])
#结果[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

 2.存取文本文件

从文件中加载文本是一个很是标准的任务。咱们须要用np.loadtxt或更专门化的np.genfromtxt将数据加载到普通的numpy数组中。

这些函数都有许多选项能够使用：指定各类分隔符、针对特定列的转换器函数、须要跳过的行数等。

arr=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])
np.savetxt('array_ex.txt',X=arr,delimiter=',')

将会生成一个文本array_ex.txt文件，相反执行np.loadtxt能够能读取文本

print(np.loadtxt('array_ex.txt',delimiter=','))
#返回结果：
[[1. 2. 3.]
 [2. 3. 4.]
 [3. 4. 5.]]