Numpy06:输入和输出

928 阅读4分钟

numpy 二进制文件

save()savez()load()函数以 numpy 专用的二进制类型(npy、npz)保存和读取数据,这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息,使用它们读写数组非常方便,但是save()输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。

npy格式:以二进制的方式存储文件,在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息(ndim,dtype,shape等),可以用二进制工具查看内容。

npz格式:以压缩打包的方式存储文件,可以用压缩软件解压。

  • numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) Save an array to a binary file in NumPy .npy format.
  • numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII') Load arrays or pickled objects from .npy, .npz or pickled files.

【例】

import numpy as np
outfile = 'test.npy'
np.random.seed(20201123)
x = np.random.uniform(0,1,[3,5])
np.save(outfile,x)
y = np.load(outfile)
print(y)
[[0.03911501 0.91357784 0.21820335 0.61869406 0.25371066]
 [0.75731372 0.16270282 0.77498589 0.41520052 0.15138986]
 [0.34765902 0.22682386 0.80095883 0.39216596 0.79913296]]
 
import os
# 取得当前工作目录
os.getcwd()
'/opt/team-learning-program-master/IntroductionToNumpy/task06 输入输出'
  • numpy.random.seed(num):如果使用相同的num,则每次生成的随机数都相同。
  • numpy.random.uniform(low,high,size):从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high。

  • numpy.savez(file, *args, **kwds) Save several arrays into a single file in uncompressed .npz format.

savez()第一个参数是文件名,其后的参数都是需要保存的数组,也可以使用关键字参数为数组起一个名字,非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, …

savez()输出的是一个压缩文件(扩展名为npz),其中每个文件都是一个save()保存的npy文件,文件名对应于数组名。load()自动识别npz文件,并且返回一个类似于字典的对象,可以通过数组名作为关键字获取数组的内容。

【例】将多个数组保存到一个文件,可以使用numpy.savez()函数。

import numpy as np

outfile = r'test.npz'
x = np.linspace(0, np.pi, 5)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
np.savez(outfile, x, y, z_d=z)
data = np.load(outfile)
np.set_printoptions(suppress=True)
print(data.files)  
# ['z_d', 'arr_0', 'arr_1']

print(data['arr_0'])
# [0.         0.78539816 1.57079633 2.35619449 3.14159265]

print(data['arr_1'])
# [0.         0.70710678 1.         0.70710678 0.        ]

print(data['z_d'])
# [ 1.          0.70710678  0.         -0.70710678 -1.        ]
  • 用解压软件打开test.npz文件,会发现其中有三个文件:arr_0.npy,arr_1.npy,z_d.npy,其中分别保存着数组x,y,z的内容。

  • numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 产生从start到stop的等差数列,num为元素个数,默认50个

文本文件

savetxt()loadtxt()genfromtxt()函数用来存储和读取文本文件(如TXT,CSV等)。genfromtxt()loadtxt()更加强大,可对缺失数据进行处理。

  • numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None) Save an array to a text file.

    • fname:文件路径
    • X:存入文件的数组。
    • fmt:写入文件中每个元素的字符串格式,默认'%.18e'(保留18位小数的浮点数形式)。
    • delimiter:分割字符串,默认以空格分隔。
  • numpy.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None) Load data from a text file.

    • fname:文件路径。
    • dtype:数据类型,默认为float。
    • comments: 字符串或字符串组成的列表,默认为# , 表示注释字符集开始的标志。
    • skiprows:跳过多少行,一般跳过第一行表头。
    • usecols:元组(元组内数据为列的数值索引), 用来指定要读取数据的列(第一列为0)。
    • unpack:当加载多列数据时是否需要将数据列进行解耦赋值给不同的变量。

【例】写入和读出TXT文件。

import numpy as np

outfile = r'test.txt'
x = np.arange(0, 10).reshape(2, -1)
np.savetxt(outfile, x)
y = np.loadtxt(outfile)
print(y)
# [[0. 1. 2. 3. 4.]
#  [5. 6. 7. 8. 9.]]

  • numpy.arange(n).reshape(c, -1)

必须是矩阵格式或者数组格式,才能使用.reshape(c, -1) 函数,表示将此矩阵或者数组重组,以c行d列的形式表示

numpy.arange(n).shape    # (a,b)
numpy.arange(n).reshape(m,-1) #改变维度为m行、d列 (-1表示列数自动计算,d= a*b /m )
numpy.arange(n).reshape(-1,m) #改变维度为d行、m列 (-1表示行数自动计算,d= a*b /m )

-1的作用就在此: 自动计算d:d=数组或者矩阵里面所有的元素个数/c, d必须是整数,不然报错) (reshape(-1, m)即列数固定,行数需要计算)


test.txt文件如下:

0.000000000000000000e+00 1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00 4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00 7.000000000000000000e+00 8.000000000000000000e+00 9.000000000000000000e+00

【例】写入和读出CSV文件。

import numpy as np

outfile = r'test.csv'
x = np.arange(0, 10, 0.5).reshape(4, -1)
np.savetxt(outfile, x, fmt='%.3f', delimiter=',')
y = np.loadtxt(outfile, delimiter=',')
print(y)
# [[0.  0.5 1.  1.5 2. ]
#  [2.5 3.  3.5 4.  4.5]
#  [5.  5.5 6.  6.5 7. ]
#  [7.5 8.  8.5 9.  9.5]]

test.csv文件如下:

0.000,0.500,1.000,1.500,2.000
2.500,3.000,3.500,4.000,4.500
5.000,5.500,6.000,6.500,7.000
7.500,8.000,8.500,9.000,9.500

genfromtxt()是面向结构数组和缺失数据处理的。

  • numpy.genfromtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=''.join(sorted(NameValidator.defaultdeletechars)), replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt="f%i", unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes') Load data from a text file, with missing values handled as specified.
    • names:设置为True时,程序将把第一行作为列名称。

data.csv文件如下:

id,value1,value2,value3
1,123,1.4,23
2,110,0.5,18
3,164,2.1,19

【例】

import numpy as np

outfile = r'data.csv'
x = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1)
print(x)
# [[  1.  123.    1.4  23. ]
#  [  2.  110.    0.5  18. ]
#  [  3.  164.    2.1  19. ]]

x = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1, usecols=(1, 2))
print(x)
# [[123.    1.4]
#  [110.    0.5]
#  [164.    2.1]]

val1, val2 = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1, usecols=(1, 2), unpack=True)
print(val1)  # [123. 110. 164.]
print(val2)  # [1.4 0.5 2.1]

【例】

import numpy as np

outfile = r'data.csv'
x = np.genfromtxt(outfile, delimiter=',', names=True)
print(x)
# [(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., 0.5, 18.) (3., 164., 2.1, 19.)]

print(type(x))  
# <class 'numpy.ndarray'>

print(x.dtype)
# [('id', '<f8'), ('value1', '<f8'), ('value2', '<f8'), ('value3', '<f8')]

print(x['id'])  # [1. 2. 3.]
print(x['value1'])  # [123. 110. 164.]
print(x['value2'])  # [1.4 0.5 2.1]
print(x['value3'])  # [23. 18. 19.]

data1.csv文件

id,value1,value2,value3
1,123,1.4,23
2,110,,18
3,,2.1,19

【例】

import numpy as np

outfile = r'data1.csv'
x = np.genfromtxt(outfile, delimiter=',', names=True)
print(x)
# [(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., nan, 18.) (3.,  nan, 2.1, 19.)]

print(type(x))  
# <class 'numpy.ndarray'>

print(x.dtype)
# [('id', '<f8'), ('value1', '<f8'), ('value2', '<f8'), ('value3', '<f8')]

print(x['id'])  # [1. 2. 3.]
print(x['value1'])  # [123. 110.  nan]
print(x['value2'])  # [1.4 nan 2.1]
print(x['value3'])  # [23. 18. 19.]

文本格式选项

  • numpy.set_printoptions(precision=None,threshold=None, edgeitems=None,linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None,formatter=None, sign=None, floatmode=None, **kwarg) Set printing options.
    • precision:设置浮点精度,控制输出的小数点个数,默认是8。
    • threshold:概略显示,超过该值则以“…”的形式来表示,默认是1000。
    • linewidth:用于确定每行多少字符数后插入换行符,默认为75。
    • suppress:当suppress=True,表示小数不需要以科学计数法的形式输出,默认是False。
    • nanstr:浮点非数字的字符串表示形式,默认nan
    • infstr:浮点无穷大的字符串表示形式,默认inf

These options determine the way floating point numbers, arrays and other NumPy objects are displayed.

【例】

import numpy as np

np.set_printoptions(precision=4)
x = np.array([1.123456789])
print(x)  # [1.1235]

np.set_printoptions(threshold=20)
x = np.arange(50)
print(x)  # [ 0  1  2 ... 47 48 49]

np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
print(x)
# [ 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 40 41 42 43 44 45 46 47
#  48 49]

eps = np.finfo(float).eps
x = np.arange(4.)
x = x ** 2 - (x + eps) ** 2
print(x)  
# [-4.9304e-32 -4.4409e-16  0.0000e+00  0.0000e+00]
np.set_printoptions(suppress=True)
print(x)  # [-0. -0.  0.  0.]

x = np.linspace(0, 10, 10)
print(x)
# [ 0.      1.1111  2.2222  3.3333  4.4444  5.5556  6.6667  7.7778  8.8889
#  10.    ]
np.set_printoptions(precision=2, suppress=True, threshold=5)
print(x)  # [ 0.    1.11  2.22 ...  7.78  8.89 10.  ]
  • numpy.get_printoptions() Return the current print options.

【例】

import numpy as np

x = np.get_printoptions()
print(x)
# {
# 'edgeitems': 3, 
# 'threshold': 1000, 
# 'floatmode': 'maxprec', 
# 'precision': 8, 
# 'suppress': False, 
# 'linewidth': 75, 
# 'nanstr': 'nan', 
# 'infstr': 'inf', 
# 'sign': '-', 
# 'formatter': None, 
# 'legacy': False
# }

参考资料:DataWhale社区组队学习