python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarray
python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarray
问题：如何将array保存到txt文件中？如何将存到txt文件中的数据读出为ndarray类型？python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarray
分析
a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)
np.savetxt("a.txt", a) # 缺省按照'%.18e'格式保存数据，以空格分隔
np.loadtxt("a.txt")
array([[ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5],
[ 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5],
[ 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5],
[ 9. , 9.5, 10. , 10.5, 11. , 11.5]]) 有些时候会报错：TypeError: Mismatch between array dtype (‘object’) and format specifier (‘%.18e’) 其中format specifier (‘%.18e’)表示传入的格式， 常用的有%d,%s
fmt : str or sequence of strs, optional
A single format (%10.5f), a sequence of formats, or a
multi-format string, e.g. 'Iteration %d -- %10.5f', in which
case `delimiter` is ignored. For complex `X`, the legal options
for `fmt` are:
a) a single specifier, `fmt='%.4e'`, resulting in numbers formatted
like `' (%s+%sj)' % (fmt, fmt)`
b) a full string specifying every real and imaginary part, e.g.
`' %.4e %+.4ej %.4e %+.4ej %.4e %+.4ej'` for 3 columns
c) a list of specifiers, one per column - in this case, the real
and imaginary part must have separate specifiers,
e.g. `['%.3e + %.3ej', '(%.15e%+.15ej)']` for 2 columnsnp.savetxt("a.txt", a, fmt="%d", delimiter=",") #改为保存为整数，以逗号分隔
np.loadtxt("a.txt",delimiter=",") # 读入的时候也需要指定逗号分隔
array([[ 0., 0., 1., 1., 2., 2.],
[ 3., 3., 4., 4., 5., 5.],
[ 6., 6., 7., 7., 8., 8.],
[ 9., 9., 10., 10., 11., 11.]]) 案例：
trainMat=[[1,1,1],[1,0,2,0,1],[1,2,3,4]]
numpy.savetxt("filename.txt",trainMat,fmt="%s",delimiter=",")
但是在加载过程中会报错！
c=numpy.loadtxt("filename.txt",delimiter=",",skiprows=0,dtype=int)
如果处理下：加个b
c=numpy.loadtxt(b"filename.txt",delimiter=",",skiprows=0,dtype=int)返回的结果反而变了，当成了一个数组，因此，在用loadtxt适用于1维
结论：
Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 存取文本文件
np.loadtxt和np.savetxt可以读写1维和2维的数组：
同时可以指定各种分隔符、针对特定列的转换器函数、需要跳过的行数等。
np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=’ ‘) np.savetxt(“a.txt”, a, fmt=”%d”, delimiter=”,”)
例子：
a=np.arange(0,10).reshape(2,-1)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
np.savetxt("a.txt",a) #缺省按照'%.18e'格式保存数据，以空格分隔
np.loadtxt("a.txt")
array([[ 0., 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8., 9.]])
a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)
array([[ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. ],
[ 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5],
[ 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. ],
[ 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5]])
np.savetxt("a.txt",a,fmt="%d",delimiter=",")#改为保存为整数，以逗号分隔
np.loadtxt("a.txt",delimiter=",")#load时也要指定为逗号分隔
array([[ 0., 0., 1., 1., 2.],
[ 2., 3., 3., 4., 4.],
[ 5., 5., 6., 6., 7.],
[ 7., 8., 8., 9., 9.]])np.savez 多个数组保存
如果你想将多个数组保存到一个文件中的话，可以使用numpy.savez函数。savez函数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一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, …。savez函数输出的是一个压缩文件(扩展名为npz)，其中每个文件都是一个save函数保存的npy文件，文件名对应于数组名。load函数自动识别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关键字获取数组的内容：
>>> C=np.array([1,0,1,0])
>>> np.savez("files.npz",A,B,C_array=C)
>>> D=np.load("files.npz")
>>> D['arr_0']
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
>>> D['arr_1']
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
>>> D['arr_2']
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "D:\Python3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 255, in __getitem__
raise KeyError("%s is not a file in the archive" % key)
KeyError: 'arr_2 is not a file in the archive'
>>> D['C_array']
array([1, 0, 1, 0])如果你用解压软件打开files.npz文件的话，会发现其中有三个文件：arr_0.npy， arr_1.npy， C_array.npy，其中分别保存着数组A,B,C的内容
np.load和np.save将数组以二进制格式保存到磁盘
np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。
>>> import numpy as np
A = np.arange(15).reshape(3,5)
>>> A
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
>>> np.save("A.npy",A) #如果文件路径末尾没有扩展名.npy，该扩展名会被自动加上。
>>> B=np.load("A.npy")
>>> B
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])注：保存为Numpy专用的二进制格式后，就不能用notepad++等打开看了（乱码）。因此这种方式建议在不需要看保存文件内容的情况下使用。