numpyでデータをテキストとして保存および読み取る方法

この記事では、主に numpy にデータをテキスト形式で保存および読み取る方法を紹介します。これで、必要な友人に参照できるようになります

。バイナリ ファイルでは、Numpy ファイルに保存するだけでなく、データをテキスト ファイルに保存することも選択できます。ディスク ストレージが必要な場合は、後処理ツールの選択肢が増えるため、通常はテキスト ストレージを選択します。

テキスト保存データファイルはsavetxt関数を使用して、対応するファイルはloadtxt関数を使用してロードできます。バイナリ ストレージとは異なり、savetxt の機能では拡張子が自動的に追加されません。

以下は簡単な操作デモです:

In [15]: arr1 =rand(5,4)
 
In [16]: arr1
Out[16]:
array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],
  [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],
  [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],
  [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],
  [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])
 
In [17]:np.savetxt('data.txt',arr1)

上記の操作により、配列情報がdata.txtファイルに保存されます。他のテキスト エディターや他の処理ツールを使用して編集および変更できます。ファイルをテキスト形式で直接表示した結果は次のとおりです。

C:\Users\ThinkPad\Desktop>typedata.txt
2.134949194782667092e-017.799328187516920696e-01 3.726924550593806451e-01 7.059972531846898658e-01
7.400404474495648754e-016.469771552354630639e-01 4.948939386825553788e-01 9.400593405075502451e-01
8.990269288143762916e-014.302168497691762905e-01 2.962351210526772416e-01 4.259564974067475696e-01
1.463850064000737916e-037.619464016912527171e-01 2.764661957409741966e-01 8.967282719944846825e-03
1.774618247314488917e-018.110735600283927038e-01 1.314094418012348164e-01 1.280861102265743456e-01

ファイルのロード:

In [22]: new_arr =np.loadtxt('data.txt')
 
In [23]: new_arr
Out[23]:
array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],
  [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],
  [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],
  [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],
  [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])

保存されたデータファイルは、順番にロードすることで配列オブジェクトを作成するために再利用できます。ストレージを確認するには 読み取りとの一貫性については、次のようにチェックしてください:

In [25]: arr1 ==new_arr
Out[25]:
array([[True, True, True, True],
  [ True, True, True, True],
  [ True, True, True, True],
  [ True, True, True, True],
  [ True, True, True, True]], dtype=bool)

上記からわかるように、読み戻されたデータは元のデータと同じ効果があります。

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