Python数据分析与展示:ndarray多维数组的存储与读取-2

简介: Python数据分析与展示:ndarray多维数组的存储与读取-2

csv文件


np.savetxt()
np.loadtxt()

多维数组

a.tofile()
np.fromfile()
np.save()
np.savez()
np.load()

代码实例

# -*- coding: utf-8 -*-
# @File    : csv_demo.py
# @Date    : 2018-05-06
import numpy as np
# 存贮和读取1维或2维数组
def foo1():
    a = np.arange(100).reshape((20, 5))
    # 写入文件
    np.savetxt(fname="data.csv", X=a, fmt="%d",delimiter=",")
    # 读取文件
    b = np.loadtxt(fname="data.csv", dtype=np.int, delimiter=",")
    print(b)
# 写入读取多维数组,数组结构会丢失
def foo2():
    # 可以将数据结构存入一个文件,读取
    a = np.arange(100).reshape((10, 5, 2))
    # 写入文件
    a.tofile(file="data.dat", sep=",", format="%s")
    # 读取文件
    b = (np.fromfile(file="data.dat", dtype=np.int, count=-1, sep=",")
            .reshape((10, 5, 2)))
    print(b)
# 便捷的存取读出npy文件
def foo3():
    a = np.arange(100).reshape((10, 5, 2))
    # 存储
    np.save(file="data.npy", arr=a)
    # 读取
    b= np.load(file="data.npy")
    print(b)
相关文章
|
2月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
314 1
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
163 0
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析实战:Pandas处理结构化数据的核心技巧
在数据驱动时代,结构化数据是分析决策的基础。Python的Pandas库凭借其高效的数据结构和丰富的功能,成为处理结构化数据的利器。本文通过真实场景和代码示例,讲解Pandas的核心操作,包括数据加载、清洗、转换、分析与性能优化,帮助你从数据中提取有价值的洞察,提升数据处理效率。
187 3
|
5月前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python数据分析全流程指南:从数据采集到可视化呈现的实战解析
在数字化转型中,数据分析成为企业决策核心,而Python凭借其强大生态和简洁语法成为首选工具。本文通过实战案例详解数据分析全流程,涵盖数据采集、清洗、探索、建模、可视化及自动化部署,帮助读者掌握从数据到业务价值的完整技能链。
588 0
|
2月前
|
数据可视化 大数据 关系型数据库
基于python大数据技术的医疗数据分析与研究
在数字化时代,医疗数据呈爆炸式增长,涵盖患者信息、检查指标、生活方式等。大数据技术助力疾病预测、资源优化与智慧医疗发展,结合Python、MySQL与B/S架构,推动医疗系统高效实现。
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
基于python大数据的水文数据分析可视化系统
本研究针对水文数据分析中的整合难、分析单一和可视化不足等问题,提出构建基于Python的水文数据分析可视化系统。通过整合多源数据,结合大数据、云计算与人工智能技术,实现水文数据的高效处理、深度挖掘与直观展示,为水资源管理、防洪减灾和生态保护提供科学决策支持,具有重要的应用价值和社会意义。
|
4月前
|
存储 数据挖掘 大数据
基于python大数据的用户行为数据分析系统
本系统基于Python大数据技术,深入研究用户行为数据分析,结合Pandas、NumPy等工具提升数据处理效率,利用B/S架构与MySQL数据库实现高效存储与访问。研究涵盖技术背景、学术与商业意义、国内外研究现状及PyCharm、Python语言等关键技术,助力企业精准营销与产品优化,具有广泛的应用前景与社会价值。
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
839 4
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
250 2
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
347 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析

推荐镜像

更多