Python NumPy中数据的常用保存与读取方法

NumPy是Python中一个重要的科学计算库，提供了高效的多维数组和各种派生及算函数。在NumPy中，可以使用多种方法来保存和读取数据，包括文本文件、二进制文件、CSV文件等。本文将细讲解Python NumPy中数据的常用保存与读取方法，包括使用savetxt()函数和loadtxt()函数保存和读文本文件，使用()函数和load()函数保存和读取二进制文件，以及使用pandas库读取和保存CSV文件，并提供了两个示例。

保存和读取文本文件

在NumPy中，可以使用savetxt()函数和loadtxt()函数来和读取本文件。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 保存数组到文本文件
np.savetxt('data.txt', a)

# 从文本文件中取数组
b = np.loadtxt('data.txt')

# 打印结果
print(a)
print(b)

在上面的示例中，我们使用savetxt()函数将二维数组a保存到文本文件data.txt中，使用loadtxt()函数从文本文件data.txt中读取数组b，并使用print()函数打印了结果。

保存和读取二进制文件

在NumPy中，可以使用save()函数和load()函数来保存和读取二进制文件。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 保存数组到二进文件
np.save('data.npy', a)

# 从二进制文件中读取数组
b = np.load('data.npy')

# 打印结果
print(a)
print(b)

在上面的示例中，我们使用save()函数将二维数组a保存到二进制文件data.npy中，使用load()从二进制文件data.npy中读取数组，并使用print()函数打印了结果。

读取和保存CSV文件

在NumPy中，也可以使用pandas库来读取和保存CSV文件。下面是一个示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(a)

# 保存DataFrame对象到CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

# 从CSV文件中读取DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将DataFrame转换为数组
b = df.values

# 打印结果
print(a)
print(b)

在上面的示例中，我们使用pandas库将二维数组a转换为DataFrame对象，并使用to_csv()函数将DataFrame对象保存到CSV文件data.csv中，使用read_csv()函数从CSV文件data.csv中读取DataFrame对象df，并使用values属性将DataFrame对象转换为数组b，并使用print()函数打印了结果。

示例一：保存和读取多维数组

import numpy as np# 创建一个三维数组
a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 保存数组到二进制文件
np.save('data.npy', a)

# 从二制文件中读取数组
b = np.load('data.npy')

# 打印结果
print(a)
print(b)

在上面的示例中，我们使用save()函数将三维数组a保存到二进制文件data.npy中，使用load()函数从二进制文件data.npy中读取数组b，并使用print()函数打印了结果。

示例二：使用pandas库读取和保存CSV文件

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(a)

#保存DataFrame对象到CSV文件
df_csv('data.csv', index=False)

# 从CSV文件中读取DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将DataFrame对象转换为数组
b = df.values

# 打印结果
print(a)
print(b)

在上面的示例中，我们使用pandas库将二维数组a转换DataFrame对象，并使用to_csv()函数将DataFrame对象保存到CSV文件data.csv中，使用read_csv()函数从CSV文件data.csv中读取DataFrame对象df，并使用values属性将DataFrame对象转换为数组b，并使用print()函数打印了结果。

综所述，Num提供了多种方法来保存和读取数据，包括文本文件、二进制文件、CSV文件等。本文详细讲解了Python NumPy中数据的常用保存与读取方法，包括使用savetxt()函数和loadtxt函数保存和读取文本文件，使用save()函数和load()函数保存和读取二进制文件，以及使用pandas库读取保存CSV文件，并提供了两个示例。