Pythonで配列を保存する方法

numpy の配列要素をファイルに保存したい場合、純粋な Python ファイルの書き込みを通じてそれを記述することは確かに可能ですが、それは常に少し便利ではないと感じます。この点、pandas ツールを使用すると作業がはるかに簡単になります。簡単な例を通してそれを示してみましょう。

まず、numpy で配列を作成します。

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]])

次に、この一連のデータをパンダで処理できるデータにするために、この配列から DataFrame を作成する必要があります。

関連する推奨事項: 「Python ビデオ チュートリアル 」

In [20]: data1 = DataFrame(arr1)

このようにして、パンダの DataFrame の to_csv メソッドを通じてデータ ファイルを保存できます。詳細は次のとおりです。

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

保存されているデータ形式を振り返ってください。

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

上記の結果から、DataFrame に変換すると、データ情報に行ヘッダーと列ヘッダーが追加されることがわかります。情報。

スプレッドシート ソフトウェアで CSV ファイルを開くと、次のような効果が得られます:

以上がPythonで配列を保存する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。