python之Numpy 输入与输出

参考链接： Python中的numpy.fix

输入和输出 

numpy二进制文件 

save()、savez()和load()函数以 numpy 专用的二进制类型（npy、npz）保存和读取数据，这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息，使用它们读写数组非常方便，但是save()输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。 npy格式：以二进制的方式存储文件，在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息（ndim，dtype，shape等），可以用二进制工具查看内容。 npz格式：以压缩打包的方式存储文件，可以用压缩软件解压。 

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII')numpy.savez(file, *args, **kwds) 

outfile = r'.\test.npz'

x = np.linspace(0, np.pi, 5)

y = np.sin(x)

z = np.cos(x)

np.savez(outfile, x, y, z_d=z)

data = np.load(outfile)

np.set_printoptions(suppress=True)

print(data.files)  

# ['z_d', 'arr_0', 'arr_1']

print(data['arr_0'])

# [0.         0.78539816 1.57079633 2.35619449 3.14159265]

print(data['arr_1'])

# [0.         0.70710678 1.         0.70710678 0.        ]

print(data['z_d'])

# [ 1.          0.70710678  0.         -0.70710678 -1.        ]

文本文件 

savetxt()，loadtxt()和genfromtxt()函数用来存储和读取文本文件（如TXT，CSV等）。genfromtxt()比loadtxt()更加强大，可对缺失数据进行处理。 

numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None) fname：文件路径 X：存入文件的数组。 fmt：写入文件中每个元素的字符串格式，默认’%.18e’（保留18位小数的浮点数形式）。 delimiter：分割字符串，默认以空格分隔。 -numpy.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None) fname：文件路径。 dtype：数据类型，默认为float。 comments: 字符串或字符串组成的列表，默认为# ， 表示注释字符集开始的标志。 skiprows：跳过多少行，一般跳过第一行表头。 usecols：元组（元组内数据为列的数值索引）， 用来指定要读取数据的列（第一列为0）。 unpack：当加载多列数据时是否需要将数据列进行解耦赋值给不同的变量 

举个例子：写入和读出CSV文件 

outfile = r'.\test.csv'

x = np.arange(0, 10, 0.5).reshape(4, -1)

np.savetxt(outfile, x, fmt='%.3f', delimiter=',')

y = np.loadtxt(outfile, delimiter=',')

print(y)

# [[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]]

        g

        e

        n

        f

        r

        o

        m

        t

        x

        t

        (

        )

       genfromtxt()

    genfromtxt()是面向结构数组和缺失数据处理的。 

numpy.genfromtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=''.join(sorted(NameValidator.defaultdeletechars)), replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt="f%i", unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes')names：设置为True时，程序将把第一行作为列名称data.csv文件如下： 

id,value1,value2,value3

1,123,1.4,23

2,110,0.5,18

3,164,2.1,19

outfile = r'.\data.csv'

x = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1)

print(x)

# [[  1.  123.    1.4  23. ]

#  [  2.  110.    0.5  18. ]

#  [  3.  164.    2.1  19. ]]

x = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1, usecols=(1, 2))

print(x)

# [[123.    1.4]

#  [110.    0.5]

#  [164.    2.1]]

val1, val2 = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1, usecols=(1, 2), unpack=True)

print(val1)  # [123. 110. 164.]

print(val2)  # [1.4 0.5 2.1]

文本格式选项 

numpy.set_printoptions(precision=None,threshold=None, edgeitems=None,linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None,formatter=None, sign=None, floatmode=None, **kwarg) 

precision：设置浮点精度，控制输出的小数点个数，默认是8。 threshold：概略显示，超过该值则以“…”的形式来表示，默认是1000。 linewidth：用于确定每行多少字符数后插入换行符，默认为75。 suppress：当suppress=True，表示小数不需要以科学计数法的形式输出，默认是False。 nanstr：浮点非数字的字符串表示形式，默认nan。 infstr：浮点无穷大的字符串表示形式，默认inf。 

np.set_printoptions(precision=4)

x = np.array([1.123456789])

print(x)  # [1.1235]

np.set_printoptions(threshold=20)

x = np.arange(50)

print(x)  # [ 0  1  2 ... 47 48 49]

np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)

print(x)

# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

#  24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

#  48 49]

eps = np.finfo(float).eps

x = np.arange(4.)

x = x ** 2 - (x + eps) ** 2

print(x)  

# [-4.9304e-32 -4.4409e-16  0.0000e+00  0.0000e+00]

np.set_printoptions(suppress=True)

print(x)  # [-0. -0.  0.  0.]

x = np.linspace(0, 10, 10)

print(x)

# [ 0.      1.1111  2.2222  3.3333  4.4444  5.5556  6.6667  7.7778  8.8889

#  10.    ]

np.set_printoptions(precision=2, suppress=True, threshold=5)

print(x)  # [ 0.    1.11  2.22 ...  7.78  8.89 10.  ]

-numpy.get_printoptions()Return the current print options. 

x = np.get_printoptions()

print(x)

# {

# 'edgeitems': 3, 

# 'threshold': 1000, 

# 'floatmode': 'maxprec', 

# 'precision': 8, 

# 'suppress': False, 

# 'linewidth': 75, 

# 'nanstr': 'nan', 

# 'infstr': 'inf', 

# 'sign': '-', 

# 'formatter': None, 

# 'legacy': False

# }