2020-11-23

输入与输出

save() 、 savez() 和 load() 函数以 numpy 专用的二进制类型（npy、npz）保存和读取数据，这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息但是 save() 输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。 npy格式：以二进制的方式存储文件，在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息（ndim， dtype，shape等），可以用二进制工具查看内容。 npz格式：以压缩打包的方式存储文件，可以用压缩软件解压。
举例：

import numpy as np
out=r'.\test.npy'
np.random.seed()
x=np.random.uniform(0,1,[4,5])
np.save(out,x)
y=np.load(out)
print(y)
输出结果如下：

结果分析：
自动生成一个test文档，同时随机在0到1之间生成一个4行5列的数组
存放在文档里
savez() 输出的是一个压缩文件（扩展名为npz），其中每个文件都是一个 save() 保存的npy文件，文件名对应于数组名。 load() 自动识别npz文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字获取数组的内容。
例子

import numpy as np
outfile = r'.\test.npz'
x = np.linspace(0, np.pi, 5)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
np.savez(outfile, x, y, z_d=z)
data = np.load(outfile)
np.set_printoptions(suppress=True)
print(data.files)
print(data['arr_1'])
print(data['z_d'])
输出1-3结果如下

结果分析：通过间接取值进行数据三角函数计算。

TXT文件的处理

fname：文件路径 X：存入文件的数组。
fmt：写入文件中每个元素的字符串格式，默认’%.18e’（保留18位小数的浮点数形式）。
delimiter：分割字符串，默认以空格分隔。
fname：文件路径。
dtype：数据类型，默认为float。
comments: 字符串或字符串组成的列表，默认为# ，表示注释字符集开始的标志。
skiprows：跳过多少行，一般跳过第一行表头。
usecols：元组（元组内数据为列的数值索引），用来指定要读取数据的列（第一列为 0）。
unpack：当加载多列数据时是否需要将数据列进行解耦赋值给不同的变量。
代码示例：

outfile = r'.\test.txt'
x = np.arange(0, 10).reshape(2,-1)
np.savetxt(outfile, x)
y = np.loadtxt(outfile)
print(y)
输出结果如下

结果分析： range(0,10)生成0-10个数存放在TXT文档里面

二级标题处理csv文件

import numpy as np
outfile = r'.\test.csv'
x = np.arange(0, 10, 0.5).reshape(4,-1)
np.savetxt(outfile, x, fmt='%.3f', delimiter=',')
y = np.loadtxt(outfile, delimiter=',')
print(y)
输出结果：

结果分析：
每隔0.5输出一个数值

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二级标题处理csv文件

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