Python库介绍13 数组的保存和读取

在numpy中，数组的保存和读取通常通过一些常见的文件格式来实现，如.npy、.npz，以及更通用的文件格式如CSV、TXT、JSON等

【保存为npy格式】

1. 保存为.npy文件

使用numpy.save函数可以将一个数组保存为.npy文件

.npy文件是NumPy专用的二进制文件格式，可以很好地保存数组的数据、形状等信息。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

np.save('a.npy', a)

执行成功以后，可以在jupyter的文件列表中看到生成的a.npy文件

【读取npy文件】

使用numpy.load函数可以读取.npy文件中的数据。

import numpy as np

a = np.load('a.npy')

print(a)

通过以上两个操作，我们就可以实现把numpy的计算结果保存到npy文件中，并且之后随时可以把结果从npy文件中导出

【保存到csv文件】

csv是一种常见的文件格式，可以被许多软件读取

如果需要将数组保存为csv文件，可以使用numpy.savetxt()函数

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

np.savetxt('a.csv', a, delimiter=',')

savetxt()函数的第一个参数是保存路径，第二个参数是被保存的数组，delimiter参数为分隔符，这里的分隔符为逗号

【读取csv文件】

可以使用numpy.genfromtxt()函数从csv文件读取数据

而对于大型数据集或需要更复杂的数据处理，推荐使用pandas库。

import numpy as np

a = np.genfromtxt('a.csv', delimiter=',')

print(a)