NumPy IO

Numpy 可以讀寫磁盤上的文本數據或二進製數據。

NumPy 為 ndarray 對象引入了一個簡單的文件格式：npy。

npy 文件用於存儲重建 ndarray 所需的數據、圖形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函數有：

• load() 和 save() 函數是讀寫文件數組數據的兩個主要函數，默認情況下，數組是以未壓縮的原始二進製格式保存在擴展名為 .npy 的文件中。
• savze() 函數用於將多個數組寫入文件，默認情況下，數組是以未壓縮的原始二進製格式保存在擴展名為 .npz 的文件中。
• loadtxt() 和 savetxt() 函數處理正常的文本文件(.txt 等)

numpy.save()

numpy.save() 函數將數組保存到以 .npy 為擴展名的文件中。

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

參數說明：

• file：要保存的文件，擴展名為 .npy，如果文件路徑末尾沒有擴展名 .npy，該擴展名會被自動加上。
• arr: 要保存的數組
• allow_pickle: 可選，布爾值，允許使用 Python pickles 保存對象數組，Python 中的 pickle 用於在保存到磁盤文件或從磁盤文件讀取之前，對對象進行序列化和反序列化。
• fix_imports: 可選，為了方便 Pyhton2 中讀取 Python3 保存的數據。

我們可以查看文件內容：

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

可以看出文件是亂碼的，因為它們是 Numpy 專用的二進製格式後的數據。

我們可以使用 load() 函數來讀取數據就可以正常顯示了：

輸出結果為：

[1 2 3 4 5]

np.savez

numpy.savez() 函數將多個數組保存到以 npz 為擴展名的文件中。

numpy.savez(file, *args, **kwds)

參數說明：

• file：要保存的文件，擴展名為 .npz，如果文件路徑末尾沒有擴展名 .npz，該擴展名會被自動加上。
• args: 要保存的數組，可以使用關鍵字參數為數組起一個名字，非關鍵字參數傳遞的數組會自動起名為 arr_0, arr_1, …。
• kwds: 要保存的數組使用關鍵字名稱。

輸出結果為：

['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]

savetxt()

savetxt() 函數是以簡單的文本文件格式存儲數據，對應的使用 loadtxt() 函數來獲取數據。

np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=' ')
np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")

參數 delimiter 可以指定各種分隔符、針對特定列的轉換器函數、需要跳過的行數等。

輸出結果為：

[1. 2. 3. 4. 5.]

使用 delimiter 參數：

輸出結果為：

[[0. 0. 1. 1. 2.]
 [2. 3. 3. 4. 4.]
 [5. 5. 6. 6. 7.]
 [7. 8. 8. 9. 9.]]