Python數據分析實戰【第三章】1.6- Numpy數據的輸入輸出【python】

【課程1.6】 Numpy數據的輸入輸出

numpy讀取/寫入數組數據、文本數據

1.存儲數組數據 .npy文件

import os
os.chdir('C:/Users/Hjx/Desktop/')

ar = np.random.rand(5,5)
print(ar)
np.save('arraydata.npy', ar)
# 也可以直接 np.save('C:/Users/Hjx/Desktop/arraydata.npy', ar)
-----------------------------------------------------------------------
[[ 0.57358458  0.71126411  0.22317828  0.69640773  0.97406015]
 [ 0.83007851  0.63460575  0.37424462  0.49711017  0.42822812]
 [ 0.51354459  0.96671598  0.21427951  0.91429226  0.00393325]
 [ 0.680534    0.31516091  0.79848663  0.35308657  0.21576843]
 [ 0.38634472  0.47153005  0.6457086   0.94983697  0.97670458]]

2.讀取數組數據 .npy文件

ar_load =np.load('arraydata.npy')
print(ar_load)
# 也可以直接 np.load('C:/Users/Hjx/Desktop/arraydata.npy')
-----------------------------------------------------------------------

3.存儲/讀取文本文件

ar = np.random.rand(5,5)
np.savetxt('array.txt',ar, delimiter=',')
# np.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ')：存儲爲文本txt文件

ar_loadtxt = np.loadtxt('array.txt', delimiter=',')
print(ar_loadtxt)
# 也可以直接 np.loadtxt('C:/Users/Hjx/Desktop/array.txt')
-----------------------------------------------------------------------
[[ 0.28280684  0.66188985  0.00372083  0.54051044  0.68553963]
 [ 0.9138449   0.37056825  0.62813711  0.83032184  0.70196173]
 [ 0.63438739  0.86552157  0.68294764  0.2959724   0.62337767]
 [ 0.67411154  0.87678919  0.53732168  0.90366896  0.70480366]
 [ 0.00936579  0.32914898  0.30001813  0.66198967  0.04336824