通常情况下，数据是以文件形式存储的。常用的存储文件的格式有文本文件、CSV 格式文件、二进制格式文件和多维数据文件等。其中 CSV(Comma-Separated Value，逗号分隔值)格式是一种常见的文件格式。通常，数据库的转存文件就是 CSV 格式的，文件中的各个字段对应于数据库表中的列。众所周知，电子表格软件(如Microsoft Excel)可以处理 CSV 文件。

在数据分析中，经常需要从文件中读取数据或将数据写入文件，因此，学会读写文件操作是深入学习 NumPy 的基础。下面将分别介绍如何使用 NumPy 函数来读写一维或二维数组的文本文件、CSV 格式文件、二进制格式文件和多维数据文件。

使用 NumPy 读写文本文件

在 NumPy 中，loadtxt() 和 savetxt() 函数可以对文件后缀名为 .txt 和 .csv 的文件进行读写操作。

1. 将一维或二维数组写入 TXT 文件或 CSV 格式文件

在 NumPy 中，使用 savetxt() 函数可以将一维或二维数组写入后缀名为 .txt 或 .csv 的文件，该函数的格式如下：

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

函数中参数说明如下：

fname：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(一维数组或者二维数组)；

fmt：写入文件的格式，例如：%d，%.2f，%.18e，默认值是%.18e；

delimiter：分割符，默认是空格；

newline：换行符；

header：在文件开头写入的字符串；

footer：在文件末尾写入的字符串；

comments：为添加到页眉和页脚的字符串标记注释符，默认值为＃；

encoding：设置输出文件的编码。如果编码不是 bytes 或 latin1，将无法在 NumPy 1.14 以下版本中加载该文件，默认为 latin1。

其中，newline 参数是 NumPy 1.5.0 版本中的新功能，header、footer、comments 参数是 NumPy 1.7.0 版本中的新功能，encoding 参数是 NumPy 1.14.0 版本中的新功能。这 5 个参数都是可选项。

【例 1】创建一个元素范围为 0~11 的 3 行 4 列的数组，然后设置不同的参数，将该数组写入 TXT 文件和 CSV 文件。代码如下。

-- coding: utf-8 --

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape(3,4)

#fmt默认取%.18e(浮点数)，分割符默认是空格，写入文件保存在当前目录

np.savetxt(‘test1.txt’,arr)

#写入文件的是十进制整数

np.savetxt(‘test2.txt’,arr,fmt=’%d’,delimiter=’,’)

#在test3.txt文件头部和尾部都加#test3注释，写入的文件是字符串

np.savetxt(‘test3.txt’,arr,fmt=’%s’,delimiter=’,’,header=‘test3’,footer=‘test3’)

#在test4.txt文件头部加##test4注释

np.savetxt(‘test4.txt’,arr,fmt=’%d’,delimiter=’,’,header=‘test4’,comments=’##’)

#将arr数组保存为CSV文件

np.savetxt(‘test.csv’,arr,fmt=’%d’,delimiter=’,’,header=‘test’)

2. 读取 TXT 文件和 CSV 格式文件

在 NumPy 中，读取 TXT 文件和 CSV 格式文件的函数是 loadtxt()，该函数格式如下：

numpy.loadtxt(fname,dtype=,comments=’#’,delimiter=None,convert

ers=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0,encoding='byte

函数中参数说明如下：

fname：文件、字符串或产生器，可以是 .gz 或 .bz2 为扩展名的压缩文件；

dtype：数据类型；

delimiter：分割符，默认是空格；

usecols：选取数据的列；

unpack：如果 True，读入属性将分别写入不同变量；

comments：注释符，默认值为＃；

converters：转换器，数据列和转换函数之间进行映射的字典；

skiprows：跳过第一行的行数，默认值为 0；

ndmin：返回的数组至少具有ndmin维度。值为 0(默认值)、1 或 2；

encoding：用于解码输入文件的编码，默认为 bytes。

其中，除了 fname 参数外，其余参数为可选项。

【例 2】利用 NumPy 函数实现读取 TXT 文件和 CSV 格式文件的操作。

① 将上面中所创建的 test1.txt、test2.txt、test3.txt、test4.txt 和 test.csv文件的数据读取并保存到数组中。

② 创建学生通讯录的 CSV 文件，该文件中包含学生姓名、电话和 E-mail，并将其保存为 phone.csv 文件，然后从该文件中读取数据并保存到数组中。其中，学生通讯录 CSV 格式文件(列表形式，两值之间用逗号隔开)的数据如下。

id,name,tel,email

1,李明,13873321234,liming@163.com

2,王红,13656722231,wanghong@163.com

3,张艳,18534512367,zhangyan@sina.com

其代码如下。

-- coding: utf-8 --

import numpy as np

#从test1.txt文件中读取数据

arr1 = np.loadtxt(‘test1.txt’)

print(arr1)

#从test2.txt文件中读取数据

arr2 = np.loadtxt(‘test2.txt’,delimiter=’,’)

#从test3.txt文件中读取数据

arr3 = np.loadtxt(‘test3.txt’,dtype=np.int32,delimiter=’,’)

#从test4.txt文件中读取数据

arr4 = np.loadtxt(‘test4.txt’,delimiter=’,’)

print(arr2,arr3,arr4)

#从csv文件中读取数据

arr5 = np.loadtxt(‘test.csv’,delimiter=’,’)

arr6 = np.loadtxt(‘phone.csv’,dtype=np.str,delimiter=’,’)

print(arr5,arr6)

使用 NumPy 读写二进制格式文件

在 NumPy 中，load() 和 save() 函数是专门用于读写二进制格式文件的，它们具有自动处理数组元素类型和形状的功能。savez() 函数能提供将多个数组存储至一个文件的能力，save() 函数保存之后后缀名为 npy，savez() 函数保存之后后缀名 .npz。

使用解压程序打开 npz 文件可以看到里面是若干个以“数组名称”命名的 NPY 格式的文件，数组名称默认为“arr_数字”的形式，在 savez() 函数中可以通过指明函数的参数名称来命名数组。

1. 使用 save() 或 savez() 函数写二进制格式文件

save() 或 savez() 函数的格式如下：

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

函数中参数说明如下：

file：文件名，以 .npy 为扩展名，压缩扩展名为 .npz；

array：数组变量。

2. 使用 load() 函数读取二进制格式文件

load() 函数的格式如下：

numpy.load(file)

其中，file 为文件名，以 .npy 为扩展名，压缩扩展名为 .npz。

load()、save() 和 savez() 函数的示例代码 example1 如下。

-- coding: utf-8 --

import numpy as np

#load和save函数的示例代码

arr1 = np.arange(30).reshape(3,5,2)

np.save(‘arr1.npy’,arr1)

arr_a = np.load(‘arr1.npy’)

print(arr_a)

#load和savez函数的示例代码

arr2 = np.arange(20).reshape(4,5)

np.savez(‘arr2.npz’,arr1,arr2)

arr_b = np.load(‘arr2.npz’)

print(arr_b)

使用 NumPy 读写多维数据文件

在 NumPy 中，tofile() 和 fromfile() 函数可用于读写多维数据文件。

1. 使用 tofile() 函数写入多维数据文件

tofile() 函数的格式如下：

数组名.tofile(fid, sep=’’, format=’%s’)

函数中的参数说明如下：

fid：文件、字符串；

sep：数据分割符，如果是空串，写入文件为二进制，即默认为空串；

format：写入数据的格式。

使用 fromfile() 函数读取多维数据文件

fromfile() 函数的格式如下：

numpy.fromfile(file,dtype=float,count=‐1,sep=’’)

函数中的参数说明如下：

file：文件、字符串；

dtype：读取的数据类型。读取数据的时候都需要指定数据类型，默认为浮点型；

count：读入元素个数，-1 表示读入整个文件；

sep：数据分割符，如果是空串，写入文件为二进制形式。

tofile() 和 fromfile() 函数的示例代码 example2 如下。

-- coding: utf-8 --

import numpy as np

#tofile和fromfile函数的示例代码

arr1 = np.arange(30).reshape(3,5,2)

arr1.tofile(‘arr.dat’,sep=’,’,format=’%d’)

arr = np.fromfile(‘arr.dat’,dtype=np.int32,sep=’,’).reshape((5,3,

print(arr)

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numpy读取txt文件

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