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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
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()
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()
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()
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
到此这篇关于python利用numpy存取文件案例教程的文章就介绍到这了,更多相关Python利用numpy内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: python利用numpy存取文件案例教程
本文链接: https://lsjlt.com/news/131801.html(转载时请注明来源链接)
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