0201 NumPy 数据存取¶
1 CSV 文件的存取¶
CSV 文件：逗号分隔值文件，常见存储一维二维数据的文件格式，用于存储批量数据。
1.1 将数据写入 CSV 文件¶
np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
-
frame：要写入的文件、字符串或产生器的名字，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，默认是科学计数法保留 18 位小数%.18e
【用户主要修改参数】，还有其他参数如：%d %.2f ...
delimiter：分割字符串，默认是任何空格。
【注：】
1. CSV 文件中要求的数据分割符是 ,
1. np.savetxt() 函数并不是只为生成 CSV 文件服务的，它还可以生成任何带有特定分割字符串的其他文件。
1.1.1 写入 CSV 文件¶
接下来我们会生成一个元素为 0~100，形状为 5行，20列的数组。并将其写入一个名为 a.csv 的文件中。
ipython
python
import numpy as np
a = np.arange(100).reshape(5, 20)
np.savetxt('a.csv', a, fmt='%d', delimiter=',')
1.1.2 打开 CSV 文件¶
1.2 读取 CSV 文件中的数据¶
np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None, unpack=False)
frame：要读取的文件、字符串或产生器的名字，可以是.gz或.bz2的压缩文件。dtype：数据类型，可选，默认是np.float。delimiter：分割字符串，默认是任何空格。unpack：如果True，读入属性将分别写入不同变量。
接下来我们会把之前生成的名为 a.csv 的文件读取成数组形式，可以看到默认读取的数据类型为浮点数类型。
ipython
python
import numpy as np
a = np.arange(100).reshape(5, 20)
np.savetxt('a.csv', a, fmt='%d', delimiter=',')
b = np.loadtxt('a.csv', delimiter=',')
print(b)
1.3 CSV 文件的局限性¶
CSV 只能有效存储一维和二维数组。
因此这里 np.savetxt() 和 np.loadtxt() 也只能有效存取一维和二维数组。
2 多维数组的存取¶
2.1 存储数据¶
a.tofile(frame="b.txt", sep='', format='%d')
frame：存储的文件名或字符串名，将数据存放在b.txt文件内sep：数据分割字符串，以空格进行分割format：存储后数据的格式，设置为整数形式
2.2 读取数据¶
np.fromfile("b.txt", dtype=np.int32, sep=",")
frame：可省略，直接写要读取的文件名，读取b.txt文件内的数据dtype：读取数据的数据类型count：读取数据个数，默认为 -1 表示读入整个文件，可省略sep：同上 2.1 节
【注】：在读取存入数据时，必须知晓数据的维度和元素类型