NumPy 教程 之 NumPy IO 2

简介: NumPy IO 模块允许读写文本或二进制数据。`.npy` 格式由 NumPy 引入,用于存储重建 `ndarray` 的信息。常用 IO 函数包括 `load()`、`save()`、`savez()`、`loadtxt()` 和 `savetxt()`。`savez()` 将多个数组存为 `.npz` 文件,示例展示了如何使用 `numpy.savez()` 保存并加载多个数组。

NumPy 教程 之 NumPy IO 2

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)

np.savez

numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。

numpy.savez(file, args, *kwds)

参数说明:

file:要保存的文件,扩展名为 .npz,如果文件路径末尾没有扩展名 .npz,该扩展名会被自动加上。
args: 要保存的数组,可以使用关键字参数为数组起一个名字,非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0, arr_1, … 。
kwds: 要保存的数组使用关键字名称。

实例

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.arange(0, 1.0, 0.1)
c = np.sin(b)

c 使用了关键字参数 sin_array

np.savez("runoob.npz", a, b, sin_array = c)
r = np.load("runoob.npz")
print(r.files) # 查看各个数组名称
print(r["arr_0"]) # 数组 a
print(r["arr_1"]) # 数组 b
print(r["sin_array"]) # 数组 c

输出结果为:

['sin_array', 'arr_0', 'arr_1']
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
[0. 0.09983342 0.19866933 0.29552021 0.38941834 0.47942554
0.56464247 0.64421769 0.71735609 0.78332691]

目录
相关文章
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 算术函数 1
本教程介绍NumPy中的基本算术函数,如加(add())、减(subtract())、乘(multiply())及除(divide())。示例展示了两个数组(一个3x3矩阵与一数组[10,10,10])间的运算。值得注意的是,参与运算的数组需有相同形状或可按照NumPy的广播规则进行扩展。此外Numpy还提供了许多其他的算术函数以满足复杂计算需求。
43 7
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 算术函数 2
NumPy 教程 之 NumPy 算术函数 2
35 3
|
2月前
|
存储 Python
NumPy 教程 之 NumPy IO 1
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。
40 10
|
2月前
|
存储 Python
NumPy 教程 之 NumPy IO 3
NumPy 支持读写文本与二进制数据,提供 `.npy` 格式保存 `ndarray`。常用函数包括:`save()`、`load()` 用于 `.npy` 文件的写入和读取;`savez()` 将多数组存为 `.npz` 格式;`savetxt()` 和 `loadtxt()` 处理 `.txt` 文件,支持自定义分隔符等选项。示例展示了如何使用 `savetxt()` 和 `loadtxt()` 进行数据存储及读取。
30 0
|
3月前
|
API 索引 Python
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy 算术函数 4
本教程详细介绍了NumPy库中的算术函数,包括基本的加、减、乘、除操作:add(),subtract(),multiply() 和 divide(),需确保处理的数组形状一致或满足广播规则。通过`numpy.mod()`及`numpy.remainder()`函数示例展示了如何计算数组元素间的除法余数。两个函数在此例中产生相同结果:对于数组 [10,20,30] 和 [3,5,7],输出余数分别为 [1,0,2]。
47 3
|
3月前
|
Serverless Python
NumPy 教程 之 NumPy 算术函数 3
本教程详细解释了NumPy库中的算术函数,特别是`numpy.power()`函数的应用。通过示例展示如何利用此函数计算数组中每个元素的幂。重要的是,参与运算的数组需形状相同或满足广播规则。例如,对数组`[10, 100, 1000]`的每个元素求平方和以另一个数组`[1, 2, 3]`为指数的幂。
30 0
|
6月前
|
人工智能 数据挖掘 Python
Python pandas中read_csv函数的io参数
Python pandas中read_csv函数的io参数
71 5
|
6月前
|
JSON 数据挖掘 数据库
Pandas 高级教程——IO 操作
Pandas 高级教程——IO 操作
211 2
|
Serverless 索引 Python
numpy入门(超级简单!)
numpy入门(超级简单!)
56 0