Numpy數組該怎麼保存與讀取

這次帶給大家Numpy陣列該怎麼保存與讀取，Numpy陣列保存與讀取的注意事項有哪些，下面就是實戰案例，一起來看一下。

1. 陣列以二進位格式儲存

#np.save和np.load是讀寫磁碟陣列資料的兩個主要函數。預設情況下，數組以未壓縮的原始二進位格式保存在擴展名為npy的檔案中，以數組a為例

np.save("filename.npy",a)
b = np.load("filename.npy")

利用這種方法，保存檔案的後綴名字一定會被置為. npy

2. 存取文字檔案

#使用np.savetxt 和np.loadtxt 只能讀寫1 維和2 維的陣列

np.savetxt：將陣列寫入以某種分隔符號隔開的文字檔案中

np.loadtxt：指定某種分隔符，將文字檔案讀入到數組中

np.savetxt("filename.txt",a)
b = numpy.loadtxt("filename.txt", delimiter=',')

3. 儲存為二進位檔案

使用陣列的tofile 函數可以方便地將數組中資料以二進位的格式寫入檔案

a.tofile("filename.bin")
b = np.fromfile("filename.bin",dtype = **)

該方法與np.save有幾點區別：

tofile函數只能將陣列儲存為二進位文件，文件後綴名沒有固定要求。這種保存方法對資料讀取有要求，np.fromfile 需要手動指定讀取的資料的的dtype，如果指定的格式與儲存時的不一致，則讀出來的就是錯誤的資料。

tofile函數不能保存目前資料的行列信息，不管數組的排列順序是C語言格式的還是Fortran語言格式，統一使用C語言格式輸出。因此使用 np.fromfile 讀出來的資料是一維數組，需要利用reshape指定行列資訊。

例如下面的例子所示：

>>> a = np.arange(0,12)
>>> a.shape = 3,4
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])
>>> a.tofile("a.bin")
>>> b = np.fromfile("a.bin", dtype=np.float) # 按照float类型读入数据
>>> b # 读入的数据是错误的
array([ 2.12199579e-314,  6.36598737e-314,  1.06099790e-313,
     1.48539705e-313,  1.90979621e-313,  2.33419537e-313])
>>> a.dtype # 查看a的dtype
dtype('int32')
>>> b = np.fromfile("a.bin", dtype=np.int32) # 按照int32类型读入数据
>>> b # 数据是一维的
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
>>> b.shape = 3, 4 # 按照a的shape修改b的shape
>>> b
array([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])

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