python利用numpy存取文件案例教程
NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。
numpy格式的文件可以保存为后缀为(.npy/.npz)格式的文件
1. tofile()和fromfile()
- tofile()将数组中的数据以二进制格式写进文件
- tofile()输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息
- fromfile()函数读回数据时需要用户指定元素类型,并对数组的形状进行适当的修改
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import numpy as np # 随机生成12个数字并将其有一维转换成3*4的矩阵形式 a = np.arange( 12 ) print ( "一维数组:" ,a) a.shape = 3 , 4 print ( "3*4的矩阵:" ,a) # 将数组中的数据以二进制格式写入到文件 a.tofile( 'a.bin' ) # fromfile在读取numpy文件时需要自己指定数据格式,并且原格式并为保存 b1 = np.fromfile( 'a.bin' , dtype = np. float ) # 按照float读取数据 b2 = np.fromfile( 'a.bin' , dtype = np. int ) # 按照int读取数据 b3 = np.fromfile( 'a.bin' , dtype = np.int32) # 按照int32读取数据 print ( 'float格式b1:{},\nint格式b2:{},\nint32格式b3:{}' . format (b1,b2,b3)) b3.shape = 3 , 4 print ( 'b3:' ,b3) |
2. save() 和 load(),savez()
- NumPy专用的二进制格式保存数据,它们会自动处理元素类型和形状等信息
- 如果想将多个数组保存到一个文件中,可以使用savez()
- savez()的第一个参数是文件名,其后的参数都是需要保存的数组,也可以使用关键字参数为数组起名
- 非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0、arr_1、...。
- savez()输出的是一个扩展名为npz的压缩文件,其中每个文件都是一个save()保存的npy文件,文件名和数组名相同
- 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键获取数组的内容
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import numpy as np a = np.arange( 12 ) a.shape = 3 , 4 # 将数据存储为npy/npz np.save( 'a.npy' , a) np.save( 'a.npz' , a) c = np.load( 'a.npy' ) print ( 'save-load:' ,c) # 存储多个数组 b1 = np.array([[ 6 , 66 , 666 ],[ 888 , 88 , 8 ]]) b2 = np.arange( 0 , 1.0 , 0.1 ) c2 = np.sin(b2) np.savez( 'result.npz' , b1,b2,sin_arry = c) c3 = np.load( 'result.npz' ) # npz文件时一个压缩文件 print (c3) print ( "数组b1:{}\n数组b2:{}\n数组sin_arry:{}" . format (c3[ 'arr_0' ],c3[ 'arr_1' ],c3[ 'sin_arry' ])) |
3. savetxt() 和 loadtxt()
- 读写1维和2维数组的文本文件
- 可以用它们读写CSV格式的文本文件
用这种方式来对数据进行存储,方便深度学习中, 保存了训练集,验证集,测试集,还包括他们的标签,用这个方式存储起来,要啥加载啥,文件数量大大减少,也不会到处改文件名。算是get到了另外一种好的存储数据的方式
参考:https://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9142019.html
https://www.cnblogs.com/dmir/p/5009075.html
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