详解NumPy数据保存为文件的三种方式

将NumPy数据保存至文件

NumPy提供了多种将数据持久化到文件的方法。

以下以创建一个3行4列的数组a作为示例进行说明：

1. 使用 a.tofile("filename.bin")

该方法仅能将数据保存为二进制文件，且不保留数组的行列维度信息。文件后缀名无需严格为.bin，即使使用.txt等其他后缀，保存格式依然是二进制。

这种保存方式对读取过程有特定要求：必须手动指定读取时的数据类型（dtype）。若读取时指定的dtype与保存时不一致，将导致读取到的数据出现错误。

b = numpy.fromfile("filename.bin",dtype = **)

通过上述方式读取得到的数据默认为一维数组，需要利用

b.shape = 3,4 重新设定其维度。

2. 使用 numpy.save("filename.npy",a)

load()与save()函数采用NumPy专用的二进制格式进行保存，能够自动处理元素类型和形状等元数据。此外，savez()函数支持将多个数组合并存储到单个文件中；调用load()方法后返回的对象，可通过数组名（默认命名为arr_0, arr_1, arr_2等）来分别读取各个数组。

采用此方法保存时，文件后缀名会被强制设置为.npy，建议仅使用numpy.load("filename")来读取此类文件。

np.save("a.npy", a.reshape(3,4))
c = np.load("a.npy")
c
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

实现多个数组存储至同一个文件的示例如下：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.arange(0,1.0,0.1)
c = np.sin(b)
np.savez("result.npz", a, b, sin_arr=c) #使用sin_arr命名数组c
r = np.load("result.npz") #加载一次即可
r["arr_0"]
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
r["arr_1"]
array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
r["sin_arr"]
array([ 0.  , 0.09983342, 0.19866933, 0.29552021, 0.38941834,

0.47942554, 0.56464247, 0.64421769, 0.71735609, 0.78332691])

3. 使用 numpy.savetxt("filename.txt",a)

b = numpy.loadtxt("filename.txt")

该方法主要用于处理一维和二维数组，并将其保存为文本格式。

以上关于NumPy数据写入文件方法的讲解即为全部内容，希望能为读者提供参考，并欢迎大家继续支持本站。