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numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法

 更新时间：2018年06月04日 14:57:17   作者：grey_csdn  
今天小编就为大家分享一篇numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Numpy中除了能够把数据以二进制文件的方式保存到文件中以外，还可以选择把数据保存到文本文件中。如果我有磁盘存储的需要，我一般会选择文本的存储，因为后期的处理工具会有更多的选择。

文本存储数据文件可以采用savetxt的功能，而相应文件的加载可以采用loadtxt的功能。与二进制存储不同，savetxt的功能不会自动追加扩展名。

接下来做简单的操作练习示范：

In [15]: arr1 =rand(5,4)
 
In [16]: arr1
Out[16]:
array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],
 [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],
 [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],
 [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],
 [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])
 
In [17]:np.savetxt('data.txt',arr1)

通过以上操作，数组的信息被存储到了data.txt文件中。可以通过其他的文本编辑器或者其他处理工具进行编辑修改。以文本形式对文件直接进行查看结果如下：

C:\Users\ThinkPad\Desktop>typedata.txt
2.134949194782667092e-017.799328187516920696e-01 3.726924550593806451e-01 7.059972531846898658e-01
7.400404474495648754e-016.469771552354630639e-01 4.948939386825553788e-01 9.400593405075502451e-01
8.990269288143762916e-014.302168497691762905e-01 2.962351210526772416e-01 4.259564974067475696e-01
1.463850064000737916e-037.619464016912527171e-01 2.764661957409741966e-01 8.967282719944846825e-03
1.774618247314488917e-018.110735600283927038e-01 1.314094418012348164e-01 1.280861102265743456e-01

文件的加载：

In [22]: new_arr =np.loadtxt('data.txt')
 
In [23]: new_arr
Out[23]:
array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],
 [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],
 [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],
 [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],
 [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])

存储的数据文件可以通过加载的方式重新用以创建数组对象，为了验证存储与读取的一致性，做一下检查如下：

In [25]: arr1 ==new_arr
Out[25]:
array([[True, True, True, True],
 [ True, True, True, True],
 [ True, True, True, True],
 [ True, True, True, True],
 [ True, True, True, True]], dtype=bool)

从上面可以看出，读取回来的数据跟原来有着等价效果。

以上这篇numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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