第一周——数据分析之表示 —— Numpy 数据存取与函数

数据的CSV文件的存取

CSV文件：CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据

np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)

• frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件

• array : 存入文件的数组

• fmt : 写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e

• delimiter : 分割字符串，默认是任何空格

CSV文件的局限性：CSV只能有效存储一维和二维数组，np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组

多维数据的存取：a.tofile(frame, sep='', format='%s')

• frame : 文件、字符串

• sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制

• format : 写入数据的格式

np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='')

• frame : 文件、字符串

• dtype : 读取的数据类型

• count : 读入元素个数，‐1表示读入整个文件

• sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制

注意：该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型 a.tofile() 和np.fromfile()需要配合使用可以通过元数据文件来存储额外信息

Numpy的便捷文件的存取：

np.save(fname, array) 或 np.savez(fname, array)

• fname : 文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz

• array : 数组变量

np.load(fname)

• fname : 文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz

Numpy的随机函数：

Numpy的随机数函数子库

单元小结

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