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python使用NumPy文件的讀寫(xiě)操作

 更新時(shí)間：2021年04月07日 11:45:13   作者：ChristensonLee  
這篇文章主要介紹了python使用NumPy讀寫(xiě)文本文件。想了解第三方庫(kù)文件操作的同學(xué)，來(lái)看一下吧

一、使用NumPy讀寫(xiě)文本文件

在數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要從文件中讀取數(shù)據(jù)或?qū)?shù)據(jù)寫(xiě)入文件，常用的存儲(chǔ)文件的格式有文本文件、CSV格式文件、二進(jìn)制格式文件和多維數(shù)據(jù)文件等。

1.將1維或2維數(shù)組寫(xiě)入TXT文件或CSV格式文件 在NumPy中，使用savetxt()函數(shù)可以將1維或2維數(shù)組寫(xiě)入后綴名為txt或csv的文件.函數(shù)格式為：

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

主要參數(shù)：
fname：文件、字符串或產(chǎn)生器，可以是.gz 或.bz2 的壓縮文件
array：存入文件的數(shù)組（一維數(shù)組或者二維數(shù)組）
fmt：寫(xiě)入文件的格式，如：%d，%.2f，%.18e，默認(rèn)值是%.18e 可選項(xiàng)
delimiter: 分隔符，通常情況是str可選
header:將在文件開(kāi)頭寫(xiě)入的字符串
footer:將在文件尾部寫(xiě)入的字符串
comments： 將附加到header和footer字符串的字符串，以將其標(biāo)記為注釋。
默認(rèn)值：'＃' encoding:用于編碼輸出文件的編碼。

import numpy as np
arr = np.arange(12).reshape(3,4)
#fmt缺省取%.18e(浮點(diǎn)數(shù)）
#分割符默認(rèn)是空格，寫(xiě)入文件保存在當(dāng)前目錄
np.savetxt('test-1.txt',arr)
#fmt:%d 寫(xiě)入文件的元素是十進(jìn)制整數(shù),分割符為逗號(hào)",",寫(xiě)入文件保存在當(dāng)前目錄
np.savetxt('test-2.txt',arr,fmt='%d',delimiter=',')
#在test-3.txt文件頭部和尾部增加注釋，頭部 #test-3，尾部 # 數(shù)據(jù)寫(xiě)入注釋，寫(xiě)入文件的元素是字符串
np.savetxt('test-3.txt',arr,fmt='%s',delimiter=',',header=\
  'test-3',footer='測(cè)試數(shù)據(jù)',encoding='utf-8')
#在test-4.txt文件頭部加##test-4注釋
np.savetxt('test-4.txt',arr,fmt='%f',delimiter=',',header=
  'test-4',comments='###')
#將arr數(shù)組保存為csv文件
np.savetxt('test-1.csv',arr,fmt='%d',header='test-1')

2.讀取TXT文件和CSV格式文件 在NumPy中，讀取TXT文件和CSV格式文件的函數(shù)是loadtxt()，函數(shù)格式：

numpy.loadtxt(fname,dtype=type'float'>,comments='#',delimiter=None, converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0,encoding=‘bytes')
#參數(shù)說(shuō)明：
fname：被讀取的文件名（文件的相對(duì)地址或者絕對(duì)地址）
dtype：指定讀取后數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型
comments： 跳過(guò)文件中指定參數(shù)開(kāi)頭的行（即不讀?。?br /> delimiter：指定讀取文件中數(shù)據(jù)的分割符
converters： 對(duì)讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
skiprows：選擇跳過(guò)的行數(shù)
usecols：指定需要讀取的列
unpack：選擇是否將數(shù)據(jù)進(jìn)行向量輸出
encoding：對(duì)讀取的文件進(jìn)行預(yù)編碼

a = np.loadtxt('test-1.txt') 
#讀入當(dāng)前目錄下的文件 test-1.txt
print(a) 
[[ 0. 1. 2. 3.]
 [ 4. 5. 6. 7.]
 [ 8. 9. 10. 11.]]
# skiprows:指跳過(guò)前1行, 如果設(shè)置skiprows=2, 就會(huì)跳過(guò)前兩行,數(shù)據(jù)類型設(shè)置為整型.
a = np.loadtxt('test-1.txt', skiprows=1, dtype=int)
print(a)
[[ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
# comment, 如果行的開(kāi)頭為#就會(huì)跳過(guò)該行
a = np.loadtxt('test-4.txt', skiprows=2, comments='#',delimiter=',')
b = np.loadtxt('test-4.txt',comments='#',delimiter=',')
print(a,b,sep='\n')
[[ 4. 5. 6. 7.]
 [ 8. 9. 10. 11.]]
[[ 0. 1. 2. 3.]
 [ 4. 5. 6. 7.]
 [ 8. 9. 10. 11.]]
# usecols:指定讀取的列，若讀取0,2兩列
aa = np.loadtxt('test-3.txt',dtype=int, skiprows=1,delimiter=',',usecols=(0, 2))
#unpack是指會(huì)把每一列當(dāng)成一個(gè)向量輸出, 而不是合并在一起。
(a, b) = np.loadtxt('test-2.txt', dtype=int, skiprows=1,
   comments='#', delimiter=',',
   usecols=(0, 2), unpack=True)
print(aa,a, b,sep='\n')
[[ 0 2]
 [ 4 6]
 [ 8 10]]
[4 8]
[ 6 10]
#讀取csv文件
aa = np.loadtxt('test-1.csv',skiprows=1)
print(aa)
[[ 0. 1. 2. 3.]
 [ 4. 5. 6. 7.]
 [ 8. 9. 10. 11.]]

二、使用NumPy讀寫(xiě)二進(jìn)制文件

1.使用save()或savez()函數(shù)寫(xiě)二進(jìn)制格式文件

save函數(shù)將數(shù)組以未壓縮的原始二進(jìn)制格式保存在擴(kuò)展名為.npy的文件中。會(huì)自動(dòng)處理元素類型和形狀等信息。
savez函數(shù)將多個(gè)數(shù)組壓縮到一個(gè)擴(kuò)展名為npz的文件，其中每個(gè)文件都是一個(gè)save()保存的npy文件，文件名和數(shù)組名相同
save()或savez()函數(shù)的格式：

numpy.save(file,array)
numpy.savez(file,array)

2.使用load()函數(shù)讀取二進(jìn)制格式文件

load()函數(shù)的格式： numpy.load(file)

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print('原數(shù)組a:\n',a)
np.save('arr1.npy', a) #將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為npy,保存時(shí)可以省略擴(kuò)展名，默認(rèn).npy
c = np.load('arr1.npy') #讀取arr1.npy的數(shù)據(jù),讀取數(shù)據(jù)時(shí)不能省略 .npy
print('讀取后的數(shù)據(jù)：\n',c)

ar = np.arange(6).reshape(3,2) 

print('保存前的數(shù)組:',a,ar,sep='\n')
np.savez('arr2.npz',a,ar) #多數(shù)組存儲(chǔ)，默認(rèn)文件名.npz
b = np.load('arr2.npz')
print('讀取后的數(shù)據(jù)：')
print(b['arr_0'],b['arr_1'],sep='\n')

原數(shù)組a:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
讀取后的數(shù)據(jù)：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
保存前的數(shù)組:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
讀取后的數(shù)據(jù)：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]

for i in b.items():
 print(i)
('a', array([[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]]))
('ar', array([[0, 1],
 [2, 3],
 [4, 5]]))

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