numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法-6ren

numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09

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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:

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我.

原文链接：https://blog.csdn.net/grey_csdn/article/details/69937250 。

最后此篇关于numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于numpy中以文本的方式存储以及读取数据方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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