将NumPy数组转储到csv文件中

有没有办法将NumPy数组转储到CSV文件中？我有一个2D NumPy数组，需要以人类可读的格式转储它。

#1楼

tofile是执行此操作的便捷函数：

import numpy as np
a = np.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
a.tofile('foo.csv',sep=',',format='%10.5f')

手册页有一些有用的注释：

这是用于快速存储阵列数据的便利功能。有关字节序和精度的信息会丢失，因此对于要在不同字节序的计算机之间归档数据或传输数据的文件，此方法不是一个好的选择。这些问题中的一些可以通过将数据输出为文本文件来克服，而这是以速度和文件大小为代价的。

注意。此功能不会产生多行的CSV文件，而是将所有内容保存到一行。

#2楼

如果要将numpy数组（例如your_array = np.array([[1,2],[3,4]]) ）保存到一个单元格，则可以先使用your_array.tolist()转换。

然后使用delimiter=';'将其以普通方式保存到一个单元格中delimiter=';' 并且csv文件中的单元格看起来像这样[[1, 2], [2, 4]]

然后，您可以像这样恢复数组： your_array = np.array(ast.literal_eval(cell_string))

#3楼

将记录数组写为带有标题的CSV文件需要更多的工作。

本示例读取标题为第一行的CSV文件，然后写入相同的文件。

import numpy as np# Write an example CSV file with headers on first line
with open('example.csv', 'w') as fp:fp.write('''\
col1,col2,col3
1,100.1,string1
2,222.2,second string
''')# Read it as a Numpy record array
ar = np.recfromcsv('example.csv')
print(repr(ar))
# rec.array([(1, 100.1, 'string1'), (2, 222.2, 'second string')],
#           dtype=[('col1', '<i4'), ('col2', '<f8'), ('col3', 'S13')])# Write as a CSV file with headers on first line
with open('out.csv', 'w') as fp:fp.write(','.join(ar.dtype.names) + '\n')np.savetxt(fp, ar, '%s', ',')

请注意，此示例不考虑带逗号的字符串。要考虑非数字数据的引号，请使用csv包：

import csvwith open('out2.csv', 'wb') as fp:writer = csv.writer(fp, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)writer.writerow(ar.dtype.names)writer.writerows(ar.tolist())

#4楼

您可以使用pandas 。它确实需要一些额外的内存，因此并不总是可能的，但是它非常快速且易于使用。

import pandas as pd
pd.DataFrame(np_array).to_csv("path/to/file.csv")

如果您不想要标题或索引，请使用to_csv("/path/to/file.csv", header=None, index=None)

#5楼

如果要在列中写：

    for x in np.nditer(a.T, order='C'): file.write(str(x))file.write("\n")

这里的“ a”是numpy数组的名称，“文件”是要写入文件的变量。

如果要写在行中：

    writer= csv.writer(file, delimiter=',')for x in np.nditer(a.T, order='C'): row.append(str(x))writer.writerow(row)

#6楼

您也可以使用纯python而不使用任何模块来完成此操作。

# format as a block of csv text to do whatever you want
csv_rows = ["{},{}".format(i, j) for i, j in array]
csv_text = "\n".join(csv_rows)# write it to a file
with open('file.csv', 'w') as f:f.write(csv_text)

#7楼

如前所述，将数组转储到CSV文件的最佳方法是使用.savetxt(...)方法。但是，有些事情我们应该知道如何正确完成。

例如，如果您有一个numpy数组，其dtype = np.int32为

   narr = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]], dtype=np.int32)

并想使用savetxt保存为

np.savetxt('values.csv', narr, delimiter=",")

它将数据以浮点指数格式存储为

1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00,4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00

您将必须使用名为fmt的参数来更改格式，如下所示：

np.savetxt('values.csv', narr, fmt="%d", delimiter=",")

以原始格式存储数据

以压缩的gz格式保存数据

另外， savetxt可用于以.gz压缩格式存储数据，这在通过网络传输数据时可能很有用。

我们只需要更改文件的扩展名即可，因为.gz和numpy会自动处理所有内容

np.savetxt('values.gz', narr, fmt="%d", delimiter=",")

希望能帮助到你

#8楼

在Python中，我们使用csv.writer（）模块将数据写入csv文件。该模块类似于csv.reader（）模块。

import csvperson = [['SN', 'Person', 'DOB'],
['1', 'John', '18/1/1997'],
['2', 'Marie','19/2/1998'],
['3', 'Simon','20/3/1999'],
['4', 'Erik', '21/4/2000'],
['5', 'Ana', '22/5/2001']]csv.register_dialect('myDialect',
delimiter = '|',
quoting=csv.QUOTE_NONE,
skipinitialspace=True)with open('dob.csv', 'w') as f:writer = csv.writer(f, dialect='myDialect')for row in person:writer.writerow(row)f.close()

定界符是用于分隔字段的字符串。默认值为comma（，）。

#9楼

我相信您也可以很简单地完成此操作，如下所示：

将Numpy数组转换为Pandas数据框
另存为CSV

例如＃1：

    # Libraries to importimport pandas as pdimport nump as np#N x N numpy array (dimensions dont matter)corr_mat    #your numpy arraymy_df = pd.DataFrame(corr_mat)  #converting it to a pandas dataframe

例如＃2：

    #save as csv my_df.to_csv('foo.csv', index=False)   # "foo" is the name you want to give# to csv file. Make sure to add ".csv"# after whatever name like in the code

#10楼

numpy.savetxt将数组保存到文本文件。

import numpy
a = numpy.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
numpy.savetxt("foo.csv", a, delimiter=",")