Python：Numpy数组的保存与读取

数组以二进制格式保存

np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中，以数组a为例

np.save("filename.npy",a)  # 保存文件
b = np.load("filename.npy")  # 读取文件

利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy

存取文本文件

使用 np.savetxt 和 np.loadtxt 只能读写 1 维和 2 维的数组
np.savetxt：将数组写入以某种分隔符隔开的文本文件中
np.loadtxt：指定某种分隔符，将文本文件读入到数组中

np.savetxt("filename.txt",a)  # 保存文件
b =  numpy.loadtxt("filename.txt", delimiter=',')  # 读取文件

保存为二进制文件

使用数组的 tofile 函数可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件

a.tofile("filename.bin")  # 保存文件
b = np.fromfile("filename.bin",dtype = **)  # 读取文件

该方法与np.save有几点区别：

例如下面的例子所示：

a = np.arange(0,12)  # 0-12
a.shape = 3,4  # 三行四列
print(a)

输出：

# 输出
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

接下来我们进行保存读取操作：

a.tofile("a.bin")  # 保存这个数组
b = np.fromfile("a.bin", dtype=np.float) # 按照float类型读入数据
print(b)

但是我们发现读入的数据是错误的，输出如下：

# 输出
array([  2.12199579e-314,   6.36598737e-314,   1.06099790e-313,
         1.48539705e-313,   1.90979621e-313,   2.33419537e-313])

所以我们需要先查看a的dtype，根据dtype读取数据，代码如下

a.dtype # 查看a的dtype
dtype('int32')
b = np.fromfile("a.bin", dtype=np.int32) # 按照int32类型读入数据
print(b)

我们输出b，发现b数据是一维的
输出如下：

# 输出
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

但是我们想要看到三行四列的数组，于是我们设置一下即可，按照a的shape修改一下b的shape

 b.shape = 3, 4 # 按照a的shape修改b的shape
 print(b)

这个时候我们发现输出正确了

# 输出
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])