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​前言

NumPy

常见IO函数

save()和load()

savez()

loadtxt()和savetxt()

练习

前言

在数据分析中，我们经常需要从文件中读取数据或者将数据写入文件，常见的文件格式有：文本文件txt、CSV格式文件（用逗号分隔）、二进制文件等。

Numpy可以读写磁盘上的文本数据或者二进制数据。为ndarray对象引入了一个简单的文件格式：npy。用于存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype等信息。

NumPy

常见IO函数

在Numpy中，常见的IO函数有：

• loadtxt()和savetxt()：处理正常的文本文件和CSV文件。
• load()和save()：读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，是以未压缩的原始二进制格式保存在.npy文件中；
• savez()：用于将多个数写入文件。默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中

save()和load()

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)

想了解更多关于save函数的知识，可以查看：

numpy.save — NumPy v2.1 手册

• file：文件的路径；
• arr：所要保存的数组；
• allow_pickle：bool,可选，允许使用python pickles保存对象数组。默认True。
• fix_imports：bool,可选，不过已经弃用，忽略。

文件拓展名为.npy。

numpy.load(file，mmap_mode=None，allow_pickle=False，fix_imports=True,encoding='ASCII')

• file：所要读取的文件路径；

mmap_mode：None，｛‘r+’,'r','w+','c'｝可选；一个 内存映射数组保存在磁盘上。但是，可以访问它 并像任何 ndarray 一样进行切片。内存映射特别有用 用于访问大文件的小片段，而无需读取 整个文件复制到内存中。

• allow_pickle：bool，可选 .
• fix_imports:bool，可选。仅在python3上加载python2生成的picked文件时有用。
• encoding：str，可选。读取python2字符串时使用的编码，仅在以下情况下有用 在 Python 3 中加载 Python 2 生成的 pickle 文件，其中包括 npy/npz 文件。除 'latin1' 以外的值， 不允许使用 'ASCII' 和 'bytes'，因为它们会破坏数字 数据。默认值： 'ASCII'。

• max_header_size：int，可选。标头允许的最大大小。大标头可能不安全 以安全地加载，因此需要显式传递更大的值。 有关详细信息，请参阅。 传递 allow_pickle 时，将忽略此选项。在那种情况下 根据定义，该文件是可信的，并且限制是不必要的。

示例：

# 首先存储数组数据,生成.npy文件
import numpy as np
 
#这里利用相对路径来存储
fileName = './text.npy'
# 生成数组
a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(a)
#保存到文件中
np.save(fileName,a)

当运行完上面的代码，我们可以打开我们在编写代码下的文件夹：

当我们用记事本打开后，会发现是一堆乱码：

我们来利用load()来读取其中的数据:

a = np.load(fileName)
a

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

我们可以看到，能够成功读取。

savez()

对于前面的save(),一次只能存储一个数组，那么在numpy中，提供了savez()函数，可以将多个数据保存到一个文件中，生成的文件拓展名是.npz。

savez(file，*args，**kwds)

• file：文件的路径；
• *args：要保存到文件的数组；
• **kwds：关键字，每个数组都会保存到 output 文件及其相应的关键字名称。

示例：

# 将三个数组放到文件中
a = np.arange(20).reshape(2,10)
b = np.arange(10).reshape(2,5)
c = np.arange(40).reshape(5,8)
#要保存到的文件路径
fileName = './texts.npz'
np.savez(fileName,a,b,c)

我们可以打开文件查查看，确实生成了texts.npz文件，在打开之后，也是一堆乱码。

同样的，我们需要利用load()函数来读取。

需要注意，如果我们直接接受文件内容，打印出来是这样的： 

可以看到，直接打印我们得不到我们想要的数组，因为什么呢？

因为被压缩了，需要根据文件所给的key关键字名称当做索引来进行打印。

all = np.load(fileName)
print(all)
print(all['arr_0'])
print(all['arr_1'])
print(all['arr_2'])

NpzFile './texts.npz' with keys: arr_0, arr_1, arr_2
[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]]
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
[[ 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]]

loadtxt()和savetxt()

这两个函数只能够读写一维或者二维数组的文本文件，同时我们也可以给定分隔符、跳过行数等。

numpy.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None,newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)

• fname：文件路径
• array：要写入文件的数组（可以是一维或者二维数组）；
• fmt：写入文件的格式，如：%d、%f、%.18e。默认是%.18e。
• delimiter：分隔符；
• header：将在文件开头写入的字符串；
• footer：在文件末尾写入的字符串；
• comments：附加在header和footer之间的字符串，为注释。
• encoding：所使用的字符集编码。 

生成的文件可以是txt文件或者是CSV文件。

numpy.loadtxt(fname,dtype=type’float’>,comments=’#’,delimiter=None, converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0,encoding=‘bytes’)

• fname：所要读取的文件路径；
• dtype：读取后数据的类型；
• comments：跳过文件中指定参数开头的行（相当于注释）
• delimiter：读取文件时的分隔符
• converters：对读取的数据进行预处理；
• skiprows：跳过的行数；
• usecols：指定读取的列；
• encoding：对读取的文件进行预编码。

示例：

现在我们来创建数组保存到文件中。

a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.txt'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a)

可以看到，如果我们没有设置格式，那么默认的格式就是%.18e，输出18位小数。

我们可以来设置一下：

a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.txt'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')

可以看到，我们指定输出格式为整数，那么在输出的时候就是整数。

我们来读取一下：

a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.txt'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')
 
#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32)
print(a)

结果：

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

 那么如果我们生成的是csv文件，那么会是什么样的？

a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.csv'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')

我们来读取一下： 

a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.csv'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')
 
#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32)
print(a)

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

那如果我们只想要第二三行，那么我们可以指定一下跳过几行（skiprows=1）

#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32,skiprows=1)
print(a)

[[ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

在此基础上，我们只需要第2、4列，那么我们可以设置一下usecols=(1,3)

#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32,skiprows=1,usecols=(1,3))
print(a)

[[ 5  7]
 [ 9 11]]

练习

现在有一个学生成绩单，根据需求，我们要读取出学生的成绩，并计算其总分。；

 我们可以打开记事本查看，会发现中间有逗号隔开，所以我们在读取的时候，也需要设置一下分隔符：

#首先我们需要创建一个结构化类型
stu_type = np.dtype([('name',np.str_,2),('Chinese','i2'),('Math','i2'),('English','i2')])
fileName='./成绩单.csv'
#进行读取，跳过第一行
student = np.loadtxt(fileName,skiprows=1,dtype=stu_type,delimiter=',')
print(student)
# 这里我们需要取出各科成绩
Chinese = student['Chinese']
Math = student['Math']
English = student['English']
print(Chinese)
print(Math)
print(English)
# 计算总分
sum = Chinese + Math + English
print('每个同学的总分为:',sum)
averge =sum/3
#设置格式
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
print('每个同学的平均分为：',averge)

[('张三',  90,  86,  99) ('李四', 100, 100, 100) ('王五',  87,  98, 111)
 ('赵六',  89,  99,  98) ('安静',  86,  87,  94) ('安心',  98,  90,  87)
 ('王梓',  87,  88,  89)]
[ 90 100  87  89  86  98  87]
[ 86 100  98  99  87  90  88]
[ 99 100 111  98  94  87  89]
每个同学的总分为: [275 300 296 286 267 275 264]
每个同学的平均分为： [ 91.667  100.000  98.667  95.333  89.000  91.667  88.000]

 以上就是本篇所有内容咯~

若有不足，欢迎指正~

后续慢慢改进~~~