Numpy 简明教程

I/O with NumPy

ndarray 对象可以保存到磁盘文件并从磁盘文件中加载。可用的 IO 函数有 −

  1. load() 和 save() 函数处理 /numPy 二进制文件（以 npy 为扩展名）

  2. loadtxt() 和 savetxt() 函数处理普通文本文件

NumPy 为 ndarray 对象引入了简单的文件格式。此 .npy 文件存储数据、形状、dtype 和在磁盘文件中重建 ndarray 所需的其他信息，以便即使文件在具有不同体系结构的另一台计算机上，也可以正确地检索数组。

numpy.save()

numpy.save() 文件将输入数组存储在具有 npy 扩展名的磁盘文件中。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.save('outfile',a)

要从 outfile.npy 重建数组，请使用 load() 函数。

import numpy as np
b = np.load('outfile.npy')
print b

它将生成如下输出：

array([1, 2, 3, 4, 5])

save() 和 load() 函数接受一个额外的布尔参数 allow_pickles 。Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件中读取之前对对象进行序列化和反序列化。

savetxt()

使用 savetxt() 和 loadtxt() 函数以简单的文本文件格式存储和检索数组数据。

Example

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
np.savetxt('out.txt',a)
b = np.loadtxt('out.txt')
print b

它将生成如下输出：

[ 1.  2.  3.  4.  5.]

savetxt() 和 loadtxt() 函数接受其他可选参数，例如标题、页脚和分隔符。