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对numpy数据写入文件的方法讲解
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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numpy数据保存到文件

Numpy提供了几种数据保存的方法。

以3*4数组a为例：

1. a.tofile("filename.bin")

这种方法只能保存为二进制文件，且不能保存当前数据的行列信息，文件后缀不一定非要是bin，也可以为txt，但不影响保存格式，都是二进制。

这种保存方法对数据读取有要求，需要手动指定读出来的数据的的dtype，如果指定的格式与保存时的不一致，则读出来的就是错误的数据。

b = numpy.fromfile("filename.bin",dtype = **)

读出来的数据是一维数组，需要利用

b.shape = 3,4重新指定维数。

2.numpy.save("filename.npy",a)

load()和save()用Numpy专用的二进制格式保存数据，它们会自动处理元素类型和形状等信息。savez()提供了将多个数组存储至一个文件的能力，调用load()方法返回的对象，可以使用数组名对各个数组进行读取。默认数组名arr_0,arr_1,arr_2......

利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy，这种格式最好只用numpy.load("filename")来读取。

np.save("a.npy", a.reshape(3,4))
c = np.load("a.npy")
c
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

多个数组存储至一个文件：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.arange(0,1.0,0.1)
c = np.sin(b)
np.savez("result.npz", a, b, sin_arr=c) #使用sin_arr命名数组c
r = np.load("result.npz") #加载一次即可
r["arr_0"]
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
r["arr_1"]
array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
r["sin_arr"]
array([ 0.  , 0.09983342, 0.19866933, 0.29552021, 0.38941834,

0.47942554, 0.56464247, 0.64421769, 0.71735609, 0.78332691])

3.numpy.savetxt("filename.txt",a)

b = numpy.loadtxt("filename.txt")

用于处理一维和二维数组

以上这篇对numpy数据写入文件的方法讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
numpy,数据,写入,文件
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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