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。
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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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