numpy中以文本的方式存儲以及讀取數(shù)據(jù)方法
更新時間：2018年06月04日 14:57:17 作者：grey_csdn
今天小編就為大家分享一篇numpy中以文本的方式存儲以及讀取數(shù)據(jù)方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
Numpy中除了能夠把數(shù)據(jù)以二進制文件的方式保存到文件中以外，還可以選擇把數(shù)據(jù)保存到文本文件中。如果我有磁盤存儲的需要，我一般會選擇文本的存儲，因為后期的處理工具會有更多的選擇。
文本存儲數(shù)據(jù)文件可以采用savetxt的功能，而相應(yīng)文件的加載可以采用loadtxt的功能。與二進制存儲不同，savetxt的功能不會自動追加擴展名。
接下來做簡單的操作練習(xí)示范：
In [15]: arr1 =rand(5,4)
In [16]: arr1
Out[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(shù)組的信息被存儲到了data.txt文件中?？梢酝ㄟ^其他的文本編輯器或者其他處理工具進行編輯修改。以文本形式對文件直接進行查看結(jié)果如下：
C:\Users\ThinkPad\Desktop>typedata.txt 2.134949194782667092e-017.799328187516920696e-01 3.726924550593806451e-01 7.059972531846898658e-01 7.400404474495648754e-016.469771552354630639e-01 4.948939386825553788e-01 9.400593405075502451e-01 8.990269288143762916e-014.302168497691762905e-01 2.962351210526772416e-01 4.259564974067475696e-01 1.463850064000737916e-037.619464016912527171e-01 2.764661957409741966e-01 8.967282719944846825e-03 1.774618247314488917e-018.110735600283927038e-01 1.314094418012348164e-01 1.280861102265743456e-01
文件的加載：
In [22]: new_arr =np.loadtxt('data.txt')
In [23]: new_arr
Out[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]])
存儲的數(shù)據(jù)文件可以通過加載的方式重新用以創(chuàng)建數(shù)組對象，為了驗證存儲與讀取的一致性，做一下檢查如下：
In [25]: arr1 ==new_arr Out[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，讀取回來的數(shù)據(jù)跟原來有著等價效果。
以上這篇numpy中以文本的方式存儲以及讀取數(shù)據(jù)方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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