Comment enregistrer un tableau en Python

Si vous souhaitez enregistrer les éléments du tableau dans numpy dans un fichier, il est certainement possible d'écrire des fichiers via Python pur, mais cela semble toujours un peu moins pratique. À cet égard, l'utilisation des outils Pandas rendra le travail beaucoup plus facile. Montrons-le à travers un exemple simple.

Tout d'abord, créez le tableau dans numpy.

In [18]: arr1 = np.arange(100).reshape(10,10)
In [19]: arr1
Out[19]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
  [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
  [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
  [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
  [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
  [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
  [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
  [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
  [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
  [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

Ensuite, afin de transformer cet ensemble de données en données pouvant être traitées par les pandas, un DataFrame doit être créé à partir de ce tableau.

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In [20]: data1 = DataFrame(arr1)

De cette façon, le fichier de données peut être stocké via la méthode to_csv de DataFrame dans pandas. Les détails sont les suivants :

In [21]: data1.to_csv('data1.csv')
In [22]: cat data1.csv
,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
1,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19
2,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29
3,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39
4,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49
5,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59
6,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69
7,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79
8,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89
9,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99

Regardez le format des données stockées :

In [23]: data1
Out[23]:
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
3 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
4 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
5 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
6 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69
7 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
8 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89
9 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
In [24]: type(data1)
Out[24]: pandas.core.frame.DataFrame

À partir des résultats ci-dessus, nous pouvons voir que lorsqu'elles sont converties en DataFrame, les informations sur les données ajoutent un en-tête de ligne et de colonne. information.

L'effet de l'ouverture d'un fichier csv via un tableur est le suivant :

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