NumPy IO

Numpy 可以讀寫磁片上的文本數據或二進位數據。

NumPy 為 ndarray 對象引入了一個簡單的檔格式：npy。

npy 檔用於存儲重建 ndarray 所需的數據、圖形、dtype 和其他資訊。

常用的 IO 函數有：

  • load() 和 save() 函數是讀寫檔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位格式保存在擴展名為 .npy 的檔中。
  • savze() 函數用於將多個數組寫入檔，默認情況下，數組是以未壓縮的原始二進位格式保存在擴展名為 .npz 的檔中。
  • loadtxt() 和 savetxt() 函數處理正常的文本檔(.txt 等)

numpy.save()

numpy.save() 函數將數組保存到以 .npy 為擴展名的檔中。

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

參數說明：

  • file：要保存的檔，擴展名為 .npy，如果檔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 用於在保存到磁片檔或從磁片檔讀取之前，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。

實例

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) # 保存到 outfile.npy 檔上 np.save('outfile.npy',a) # 保存到 outfile2.npy 檔上，如果檔路徑末尾沒有擴展名 .npy，該擴展名會被自動加上 np.save('outfile2',a)

我們可以查看檔內容：

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

可以看出檔是亂碼的，因為它們是 Numpy 專用的二進位格式後的數據。

我們可以使用 load() 函數來讀取數據就可以正常顯示了：

實例

import numpy as np b = np.load('outfile.npy') print (b)

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 為擴展名的檔中。

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

參數說明：

  • file：要保存的檔，擴展名為 .npz，如果檔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。

實例

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 使用了關鍵字參數 sin_array np.savez("zaixian.npz", a, b, sin_array = c) r = np.load("zaixian.npz") print(r.files) # 查看各個數組名稱 print(r["arr_0"]) # 數組 a print(r["arr_1"]) # 數組 b print(r["sin_array"]) # 數組 c

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檔格式存儲數據，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號、針對特定列的轉換器函數、需要跳過的行數等。

實例

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) np.savetxt('out.txt',a) b = np.loadtxt('out.txt') print(b)

輸出結果為：

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

使用 delimiter 參數：

實例

import numpy as np a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1) np.savetxt("out.txt",a,fmt="%d",delimiter=",") # 改為保存為整數，以逗號分隔 b = np.loadtxt("out.txt",delimiter=",") # load 時也要指定為逗號分隔 print(b)

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.]]