numpy中以文本的方式儲存以及讀取資料方法

這篇文章主要介紹了關於numpy中以文本的方式儲存以及讀取資料方法，有著一定的參考價值，現在分享給大家，有需要的朋友可以參考一下

Numpy中除了能夠把資料以二進位檔案的方式儲存到檔案中以外，還可以選擇把資料儲存到文字檔中。如果我有磁碟儲存的需要，我一般會選擇文本的儲存，因為後期的處理工具會有更多的選擇。

文本儲存資料檔案可以採用savetxt的功能，而相應檔案的載入可以採用loadtxt的功能。與二進位儲存不同，savetxt的功能不會自動追加副檔名。

接下來做簡單的操作練習示範：

In [15]: arr1 =rand(5,4) In [16]: arr1Out[16]:array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],  [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],  [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],  [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],  [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]]) In [17]:np.savetxt('data.txt',arr1)

通過以上操作，數組的資訊被儲存到了data.txt檔案中。可以通過其他的文字編輯器或者其他處理工具進行編輯修改。以文本形式對檔案直接進行查看結果如下：

C:\Users\ThinkPad\Desktop>typedata.txt2.134949194782667092e-017.799328187516920696e-01 3.726924550593806451e-01 7.059972531846898658e-017.400404474495648754e-016.469771552354630639e-01 4.948939386825553788e-01 9.400593405075502451e-018.990269288143762916e-014.302168497691762905e-01 2.962351210526772416e-01 4.259564974067475696e-011.463850064000737916e-037.619464016912527171e-01 2.764661957409741966e-01 8.967282719944846825e-031.774618247314488917e-018.110735600283927038e-01 1.314094418012348164e-01 1.280861102265743456e-01

檔案的載入：

In [22]: new_arr =np.loadtxt('data.txt') In [23]: new_arrOut[23]:array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],  [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],  [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],  [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],  [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])

儲存的資料檔案可以通過載入的方式重新用以建立數組對象，為了驗證儲存與讀取的一致性，做一下檢查如下：

In [25]: arr1 ==new_arrOut[25]:array([[True, True, True, True],  [ True, True, True, True],  [ True, True, True, True],  [ True, True, True, True],  [ True, True, True, True]], dtype=bool)

從上面可以看出，讀取回來的資料跟原來有著等價效果。