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]

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