NumPy保存、加载文本格式文件的两个方法

NumPy中提供了多种方法来保存和加载文本格式的数据，包括CSV、TXT、TSV等格式。

最常用的保存文本格式文件的方法为：np.savetxt()。np.savetxt()可以将NumPy数组保存为CSV、TXT、TSV等格式的文件。

最常用的加载文本格式文件的方法为：np.genfromtxt()。np.genfromtxt()则可以从文本格式的文件中读取数据并创建NumPy数组。

下面分别介绍这两种方法的使用。

np.savetxt()

np.savetxt()方法可以将一个NumPy数组保存为CSV、TXT、TSV等格式的文件。它的语法如下：

np.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)

其中，参数的含义如下：

• fname：要保存的文件名（包括路径）。
• X：要保存的NumPy数组。
• fmt：指定数据的格式，默认为'%.18e'，即18位小数的科学计数法。
• delimiter：指定分隔符，默认为一个空格。
• newline：指定换行符，默认为\n。
• header：文件头（第一行）的文本内容，默认为空字符串。
• footer：文件尾（最后一行）的文本内容，默认为空字符串。
• comments：注释符号，默认为'# '，即一个井号加一个空格。
• encoding：指定文件的编码格式，默认为None，即使用系统默认编码。

面是一个保存CSV格式文件的例子：

import numpy as np

# 创建一个3行4列的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 保存为CSV格式文件
np.savetxt('data.csv', arr, delimiter=',')

执行后，会在当前目录下生成一个名为data.csv的文件，文件内容如下：

1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00,3.000000000000000000e+00,4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00,7.000000000000000000e+00,8.000000000000000000e+00
9.000000000000000000e+00,1.000000000000000000e+01,1.100000000000000000e+01,1.200000000000000000e+01

可以看到，每行数据使用逗号分隔。

np.genfromtxt()

np.genfromtxt()方法可以从文本格式的文件中读取数据并创建NumPy数组。它的语法如下：

np.genfromtxt(fname, dtype=None, delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)

参数涵义说明：

• fname：要加载的文件名，可以是字符串、文件对象或类似对象。
• dtype：返回数组的数据类型，默认为None，自动推断数据类型。
• delimiter：分隔符，默认为None，自动识别分隔符。
• skip_header：要跳过的行数，默认为0。
• skip_footer：要跳过的末尾行数，默认为0。
• usecols：要加载的列数，默认为None，加载所有列。
• unpack：如果为True，则返回数组的转置，即可以将每一列单独返回。
• ndmin：返回数组的最小维度，默认为0。

下面是一个简单的示例：

import numpy as np

# 从文本文件中加载数据
data = np.genfromtxt('data.txt', delimiter=',')

print(data)

其中，假设我们有一个名为data.txt的文本文件，它的内容如下：

1,2,3
4,5,6
7,8,9

运行上述代码，输出结果如下：

array([[1., 2., 3.],
       [4., 5., 6.],
       [7., 8., 9.]])

可以看到，np.genfromtxt()函数已经成功地加载了文本文件中的数据，并返回了一个NumPy数组。在这个例子中，由于没有指定dtype参数，函数自动推断数据类型为float。分隔符也被自动识别为逗号。

其他方法

除以上两种最常用的保存和加载方法外，Numpy还提供了以下两种文本格式文件的保存和加载方法：

TXT文件

使用Numpy的loadtxt()函数可以读取TXT格式的文件。同样的，使用savetxt()函数可以保存数组到TXT文件中。示例代码如下：

import numpy as np

# 从TXT文件读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 将数组保存到TXT文件
np.savetxt('output.txt', data)

JSON文件

使用Numpy的load()函数和dump()函数可以读取和保存JSON格式的文件。需要注意的是，Numpy的load()函数会将JSON文件中的数组转换为Numpy数组。示例代码如下：

import numpy as np
import json

# 从JSON文件读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
    data_dict = json.load(f)
data = np.array(data_dict['data'])

# 将数组保存到JSON文件
data_dict = {'data': data.tolist()}
with open('output.json', 'w') as f:
    json.dump(data_dict, f)

需要注意的是，以上方法只适用于纯文本格式的文件，如果需要保存二进制格式的数据，可以使用Numpy的save()函数和load()函数。具体使用方法可以参考前面提到的示例代码。