Numpy入门(五)：读写文件

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Numpy文件读写主要有二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写两种形式

np.save()

以二进制的格式保存数据（扩展名为.npy） np.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file：要保存的文件的名称，需要指定文件保存的路径，如果没有设置，则保存到默认路径下arr：需要保存的数组

np.savez()

将多个数组保存到一个文件中（扩展名为.npz）

np.load()

从二进制的文件中读取数据若读取.npz文件，读取后存到一个变量中，用变量索引读取数组，例如data[‘arr1’]

存储时可以省略扩展名，但读取时不能省略扩展名

读写文本格式的数据

np.savetxt()

将数组写到某种分隔符隔开的文本文件中 np.savetxt(fname, x, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='#') fname：文件名x：数组数据delimiter：数据分隔符

np.loadtxt()

把文件加载到一个二维数组中，能够读取csv文件 np.loadtxt(fname, dtype=np.float, delimiter=None, unpack=False) 若unpack=True，即可以用命令解压缩等操作

np.genfromtxt()

面向结构化数组和缺失数据的数组结构化数组第一行一般为数据列名等，因此skip_header即跳过n行，usecols为使用的列可赋给多个变量，每个变量代表一列 np.genfromtxt(fname, dtype=float, unpack=False, skip_header=0, usecols=None)