NumPy IO操作

NumPy  IO 操作是以文件的形式从磁盘中加载 ndarray 对象。在这个过程中，NumPy 可以两种文件类型处理 ndarray 对象，一类是二进制文件（以 .npy结尾），另一类是普通文本文件。

上述两种文件格式，分别对应着不同的 IO 方法，如下所示：

NumPy IO操作方法

文件类型	处理方法
二进制文件	load() 和 save()
普通文本文件	loadtxt() 和 savetxt()

我们知道，文件会被保存在不同的计算机上（比如 Linux、Windows、MacOSX 等）。为了不受的计算机架构影响，NumPy 开发团队给 ndarray 对象引入了一种 .npy文件格式，通过它来件实现对 ndarray 对象的保存。

numpy.save()

numpy.save() 方法将输入数组存储在 .npy文件中。

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

参数说明：

• file：保存后的文件名称，其文件类型为.npy；
• arr：要保存的数组
• allow_pickle：可选项，布尔值参数，允许使用 pickle 序列化保存数组对象。 
• fix_imports：可选项，为了便于在 Pyhton2 版本中读取 Python3 保存的数据。

示例如下：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.save('first',a)

使用 load() 从 first.npy 文件中加载数据，如下所示：

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

输出结果如下：

[1, 2, 3, 4, 5]

savetxt()

savetxt() 和 loadtxt() 分别表示以文本格式存储数据或加载数据。其中 savetxt() 的语法格式如下：

np.savetxt('filename文件路径', self.task, fmt="%d", delimiter=" ")

参数说明：

• filename：表示保存文件的路径；
• self.task： 要保存数组的变量名；
• fmt="%d"： 指定保存文件的格式，默认是十进制；
• delimiter=" "表示分隔符，默认以空格的形式隔开。

示例如下：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.savetxt('second.txt',a)
#使用loadtxt重载数据
b = np.loadtxt('second.txt')
print(b) 

输出结果：

[ 1.  2.  3.  4.  5.]