NumPy 教程 之 NumPy IO 1

简介: NumPy IO 教程介绍了如何使用 NumPy 读写文本及二进制数据。教程覆盖了 `.npy` 和 `.npz` 格式的文件操作,其中 `save()` 和 `load()` 函数用于单个数组的存取,而 `savez()` 则可以保存多个数组。文本文件处理则由 `loadtxt()` 和 `savetxt()` 完成。通过示例展示了 `numpy.save()` 函数的具体用法,并解释了其参数含义,如文件名、数组对象以及序列化选项等。

NumPy 教程 之 NumPy IO 1

NumPy IO

Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式:npy。

npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函数有:

load() 和 save() 函数是读写文件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。
savez() 函数用于将多个数组写入文件,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 .npz 的文件中。
loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等)

numpy.save()

numpy.save() 函数将数组保存到以 .npy 为扩展名的文件中。

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

参数说明:

file:要保存的文件,扩展名为 .npy,如果文件路径末尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被自动加上。
arr: 要保存的数组
allow_pickle: 可选,布尔值,允许使用 Python pickles 保存对象数组,Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前,对对象进行序列化和反序列化。
fix_imports: 可选,为了方便 Pyhton2 中读取 Python3 保存的数据。

实例

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])

保存到 outfile.npy 文件上

np.save('outfile.npy',a)

保存到 outfile2.npy 文件上,如果文件路径末尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被自动加上

np.save('outfile2',a)

我们可以查看文件内容:

$ cat outfile.npy
?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }
$ cat outfile2.npy
?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }

可以看出文件是乱码的,因为它们是 Numpy 专用的二进制格式后的数据。

我们可以使用 load() 函数来读取数据就可以正常显示了:

实例

import numpy as np

b = np.load('outfile.npy')
print (b)

输出结果为:

[1 2 3 4 5]

目录
相关文章
|
2月前
|
数据可视化 Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 7
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合进行数据可视化,提供Matplotlib作为MatLab开源替代方案的有效方法,以及如何利用plt()函数将数据转换成直观的直方图示例。
38 11
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 6
Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库,能与 NumPy 协同工作,提供类似 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。通过 `numpy.histogram()` 函数示例,展示了如何创建数据频率分布图,该函数接受输入数组和 bin 参数,生成对应频率的直方图。示例代码及输出清晰展示了 bin 的边界与对应频率的关系。
32 11
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
使用 Python 的绘图库 Matplotlib,结合 NumPy,生成各种图形,作为 MatLab 的开源替代方案。您将学习到如何用 matplotlib 和 NumPy 包来创建正弦波图形,以及如何在同一图中利用 subplot() 函数组织和展示不同的子图,例如同时绘制正弦和余弦曲线。通过实际代码示例,加深对这些功能的理解。
41 12
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 3
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合,创建有效的MatLab开源替代方案。它还支持与PyQt和wxPython等图形工具包搭配使用。通过向`plot()`函数添加特定格式字符串,可以展示离散值而非线性图。提供了多种线型和标记选项,例如实线`-`、虚线`--`、点标记`.`等,以及颜色缩写如蓝色`b`、绿色`g`等。示例代码展示了如何用圆点表示数据点而非线条。
38 10
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 5
Matplotlib 是 Python 的绘图库,配合 NumPy 可作为 MatLab 的开源替代方案,并能与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包共同使用。本教程重点讲解 `bar()` 函数用于生成条形图的方法,并通过实例展示了如何创建并显示两组数据的条形图。
33 7
|
2月前
|
Serverless Python
NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 7
NumPy 的 `linalg` 库提供了丰富的线性代数功能,如点积、矩阵乘法、求解线性方程等。`numpy.linalg.inv()` 用于计算矩阵的乘法逆矩阵,即找到满足 `AB=BA=E` 的矩阵 `B`,其中 `E` 是单位矩阵。示例展示了如何对矩阵 `A` 计算其逆矩阵 `A^(-1)` 并求解线性方程 `A^(-1)B`,得到向量 `[5, 3, -2]` 作为解。
48 10
|
2月前
|
索引 Python
NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 4
NumPy 的线性代数库 `linalg` 提供了丰富的线性代数功能,如点积(`dot`)、向量点积(`vdot`)、内积(`inner`)、矩阵积(`matmul`)、行列式(`determinant`)、求解线性方程(`solve`)和矩阵逆(`inv`)。其中,`numpy.matmul` 用于计算两个数组的矩阵乘积,支持多维数组操作。
36 11
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 矩阵库(Matrix) 8
矩阵是由行和列构成的矩形数组,其元素可以是数字、符号或表达式。教程中讲解了如何使用`numpy.matlib.rand()`创建指定大小且元素随机填充的矩阵,并演示了矩阵与ndarray之间的转换方法。此外,还介绍了如何使用T属性进行矩阵转置。示例代码展示了创建矩阵、将其转换为ndarray以及再转回矩阵的过程。
43 9
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 2
Matplotlib 是 Python 的绘图库,能与 NumPy 结合使用,提供 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。由于 Matplotlib 默认不支持中文,可以使用思源黑体等字体或系统自带的中文字体(如仿宋)解决这一问题,通过指定字体路径或设置 `plt.rcParams[&#39;font.family&#39;]` 来实现中文显示。
23 1
|
2月前
|
存储 Ubuntu 数据可视化
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 1
Matplotlib作为Python的绘图库,能够与NumPy结合使用,提供了类似MatLab的开源替代方案,并支持与PyQt和wxPython等图形工具包一同使用。本教程将指导你如何在不同系统环境下安装matplotlib,并通过实例演示如何利用它进行数据可视化,包括创建坐标轴标签、绘制线性图表并展示结果。
23 1