如何使用Numpy savetxt将你的Numpy数组保存到文本文件中

方石剑
1,209 阅读10分钟

本教程将告诉你如何使用Numpy savetxt将你的Numpy数组保存到文本文件中。

本教程解释了该函数的作用，解释了语法，并展示了如何使用np.savetxt的分步例子。

Numpy Savetxt的快速介绍

你可能已经知道，Numpy savetxt是Numpy包中的一个函数。

Numpy有多种工具用于在Python中创建、重塑、聚合和其他处理数字数据。

但是在你处理完你的数据后，你有时需要把它保存为适合长期存储或传输给其他人的格式。

这就是Numpy savetxt出现的地方。

Numpy savetxt使你能够将Numpy数组保存到一个文本文件中。

An image that shows how Numpy savetxt saves a Numpy array to a text file.

然而，关于这个函数有相当多的细节是取决于语法的。

因此，让我们快速了解一下Numpy savetxt的语法。

Numpy Savetxt的语法

在这一节中，我们将看一下np.savetxt的语法。

我们将从高层次上看它是如何工作的，但我们也会看一些可选参数。

一个快速的说明

在我们进入语法之前，我想提醒你一个细节。

每当我们使用一个 Python 包时，我们需要先导入该包。

在 Numpy 的例子中，我们通常用下面的代码来做这件事。

import numpy as np

这很重要，因为当我们像这样导入Numpy时，它使我们能够以'np'为前缀调用Numpy函数。

换句话说，我们究竟如何导入Numpy将稍微改变语法，因为它改变了我们为Numpy命名空间使用的前缀。

我只是想提醒你这一点，因为在未来，我将假设你已经像我在上面的代码中那样导入了Numpy。

np.savetxt的语法

在高层次上，Numpy savetxt的语法很简单。

假设你已经像我上面解释的那样导入了Numpy包，你可以将该函数输入为np.savetxt 。

An image that explains the syntax of Numpy Savetxt

该函数的第一个参数是你想用于输出文本文件的文件名。

第二个参数是你想要保存的Numpy数组。

然后，还有一些你可以使用的可选参数，这些参数将修改函数的具体工作方式。

Numpy Savetxt的参数和输入

Numpy savetxt有几个参数和可选参数。

  • filename
  • array
  • fmt
  • delimiter
  • newline
  • header
  • footer
  • comments
  • encoding

让我们一次看一下它们中的每一个。

filename (必填)

filename 参数是Numpy savetxt的第一个输入。

如上所述，这是输出文件的名称。

重要的是，这个参数只作为一个位置参数工作。这意味着np.savetxt()函数假定该函数的第一个输入是输出文件的名称。

注意，如果你提供的名称以.gz 结尾，Numpy savetxt将自动以压缩格式保存该文件。

array (必填)

array 参数是你要保存的数据。

最常见的是，输入将是一个Numpy数组。

然而，从技术上讲，np.savetxt 将接受任何 "类似数组 "的对象。 因此，你也可以提供一个Python列表或类似数组的对象，而不是Numpy数组。

fmt

fmt 参数使你可以指定你想在保存的文本文件中使用的数据格式。

这有几个选项，包括。

  • 使用科学符号
  • 指定数字是整数还是浮点数
  • 指定有效数字的数量
  • 等等

格式可以变得相当复杂，因为它们使用一种迷你语言来指定所有的细节。

delimiter

定界符参数允许你指定一个定界符，以分隔保存的文本文件中的各列。

默认情况下，它被设置为delimiter = ' ' ，它将用一个空格来分隔各列。

另外，你也可以使用另一个字符，如逗号，这也很常见。

我将在例子部分向你展示一个例子。

newline

newline 参数允许你指定一个特定的字符串，指定输出文件中的新行。

默认情况下，它被设置为newline = '\n' 。

如果你将其设置为其他字符或字符串，该字符串将被包含在文件中，而不是一个新行。

header

header 参数允许你在输出文件的顶部添加一些文本，作为文件头。

footer

footer 参数允许你在输出文件的底部添加一些文本，作为页脚。

comments

comments 参数允许你指定一个字符，它将出现在页眉和页脚文本的前面，以显示该文本是一个注释。

默认情况下，这被设置为comments = '# ' 。

encoding

encoding 参数允许你指定用于编码文本文件的编码。

默认情况下，这个参数被设置为encoding = None ，它使用latin1编码。

如何使用Numpy Savetxt的例子

现在我们已经看了语法和参数，让我们看看Numpy Savetxt的一些例子。

例子

先运行这段代码

在你运行这些例子之前，你需要先运行一点设置代码。

具体来说，你需要

  • 导入Numpy
  • 创建Numpy数组

让我们一次完成这些。

导入Numpy

首先，你需要导入Numpy。

你可以用这段代码来做。

import numpy as np

记住，这允许我们调用Numpy函数，前缀为np 。

创建Numpy数组

接下来，我们将创建一个Numpy数组，可以在我们的例子中使用。

具体来说，我们将使用Numpy数组函数来手动创建一个包含数字1到6的二维numpy数组。

my_array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

然后让我们把它打印出来。

print(my_array)

输出

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

这是一个简单的二维数组，我们可以用np.savetxt() ，将其保存到一个文本文件中。

例子1:保存一个Numpy数组到一个文本文件中

这里，我们将从一个非常简单的例子开始。

我们将简单地把我们的Numpy数组数据保存到一个文本文件中，并且我们将使用所有可选参数的默认值。

让我们看一看。

np.savetxt('my_numpy_data.txt', my_array)

如果你在你的电脑上找到输出文件，你应该能够用文本编辑器（例如Mac上的TextEdit，或Windows上的记事本）来检查它。

下面是保存的文本文件中的样子。

1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00
4.000000000000000000e+00 5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00

你会看到，数字数据被存储为文本格式，采用科学符号，列与列之间有空格，每行有新行。

这是默认的行为。 我们将在接下来的几个例子中改变其中的一些细节。

例子2：在输出的文本文件中使用一个特定的分隔符

接下来，我们将使用一个特定的分隔符来分隔输出文本文件中的各列。

你会注意到，在上一个例子中，默认情况下，各列是由空格分隔的。

在这里，我们将改变这一点，使各列由逗号分隔。

要做到这一点，我们将使用delimiter 参数。

让我们看一看。

np.savetxt('my_numpy_data.txt', my_array, delimiter = ',')

现在，在你的电脑上找到这个文本文件，用一个文本编辑器（例如Mac上的TextEdit，或Windows上的记事本）打开它。

下面是保存的文本文件的内容。

1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00,3.000000000000000000e+00
4.000000000000000000e+00,5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00

你可以看到这里的数字是用逗号而不是空格分开的。

实例3：在输出的文本文件中使用特定的格式

接下来，我们要为输出文件中的数字使用特定的格式。

你可能注意到，在例子1和2中，数字是用科学符号表示的。

我不确定这是否有必要，因为我们Numpy数组中的数字是整数。

所以，让我们在输出数组中以整数格式保存数据。

要做到这一点，我们将使用fmt 参数，并使用'%i' 来指定我们要保存的数据为整数格式。

np.savetxt('my_numpy_data.txt', my_array, fmt = '%i')

现在，在你的电脑上找到这个文本文件，用一个文本编辑器（例如Mac上的TextEdit，或Windows上的记事本）打开它。

下面是保存的文本文件的内容。

1 2 3
4 5 6

你会注意到，在这种情况下，数字是以整数格式存储的。

公平地说，整数在工作上要简单得多。 如果你使用的是浮点数，格式化可能需要更复杂一些。

例子4:为输出的文本文件添加页眉和页脚

在这里，我们要给输出文件添加一个页眉和页脚。

我们将用header 和footer 参数来做。

np.savetxt('my_numpy_data.txt'
           ,my_array
           ,header = 'This is header text'
           ,footer = 'This is footer text'
           )

现在，在你的电脑上找到这个文本文件，用一个文本编辑器（如Mac上的TextEdit，或Windows上的记事本）打开它。

下面是保存的文本文件的内容。

# This is header text
1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00
4.000000000000000000e+00 5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00
# This is footer text

你会注意到，这已经在文件的顶部添加了指定的 "标题 "文本，在文件的底部添加了 "页脚 "文本。

此外，注意到在页眉和页脚文本的前面有一个'#'符号。

这是为了表示这些文本行是注释。

我们也可以改变这个 "评论字符"。让我们在下一个例子中这样做。

例子5:使用一个特定的字符来指定输出文本文件的页眉/页脚中的注释

在这个例子中，我们将改变指定输出文件中评论文本行的 "评论 "字符。

我们可以用comments 字符来做这件事。

np.savetxt('my_numpy_data.txt'
           ,my_array
           ,header = 'This is header text'
           ,footer = 'This is footer text'
           ,comments = '** '
           )

现在，在你的电脑上找到这个文本文件，用一个文本编辑器（例如，Mac上的TextEdit，或Windows上的记事本）打开它。

下面是保存的文本文件的内容。

** This is header text
1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00
4.000000000000000000e+00 5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00
** This is footer text

注意，在我们的代码中，我们指定了comments = '** ' 。

这在我们的注释文本行（即页眉和页脚）前使用了'** ' 作为一种前缀。

例子6:改变 "换行 "字符

最后，让我们改变换行符。

默认情况下，换行符是'\n' 。 这是文本文件和字符串的传统换行符，它将导致字符数据被打印在新的一行。

不过我们可以用np.savetxt 来进行不同的编码。

我们可以选择任何字符或字符串来指定数据的新行。

在这里，我们将使用'//'来指定一个新行。

我们将用newline 参数来指定这一点。

np.savetxt('my_numpy_data.txt'
           ,my_array
           ,newline = '//'
           )

现在，在你的电脑上找到这个文本文件，用一个文本编辑器（例如Mac上的TextEdit，或Windows上的记事本）打开它。

下面是保存的文本文件的内容。

1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00//4.000000000000000000e+00 5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00//

记住，数字1、2、3是在我们数组的第一行，4、5、6是在第二行。

然而，在这个文本表述中，你可以看到3和4之间有一个// 。 这是因为我们用// 来指定新的数据行。

请记住：当你需要把你的数据作为Numpy数组加载回Python时(估计是使用Numpy loadtxt)，你需要在你的加载代码中指定换行符。

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