1. 读写 txt 文件
a = list(range(0, 100)) a = np.array(a) # a.dtype = np.int64 np.savetxt("filename.txt", a) b = np.loadtxt("filename.txt") # b.dtype = np.float64
- savetxt 默认保存为 float64 格式的,注意保存和读取时 dtype 要一致,否则读出的数据可能会乱码。
numpy.loadtxt
numpy.savetxt
2. 读写二进制 bin 文件
a = list(range(0, 100)) a = np.array(a) # a.dtype = np.int64 a.tofile("filename.bin", a) b = np.fromfile("filename.bin") # b.dtype = np.int64
- tofile 保存格式和数组的数据格式一致,注意保存和读取时 dtype 要一致,否则读出的数据可能会乱码。
numpy.ndarray.tofile
numpy.fromfile
3. 读写 Numpy 特有 npy 格式文件
a = list(range(0, 100)) a = np.array(a) # a.dtype = np.int64 np.save("filename.npy", a) b = np.load("filename.npy") # b.dtype = np.int64
- save 保存格式和数组的数据格式一致,注意保存和读取时 dtype 要一致,否则读出的数据可能会乱码。
numpy.save
numpy.load
4. 读写字符串文件
file.txt 123 456 aaa bbb ccc ddd a = np.genfromtxt('file.txt', dtype='str', skip_header=1)
- 跳过开头第一行,以字符串读取文件,a = array([‘aaa’, ‘bbb’, ‘ccc’, ‘ddd’], dtype=’<U3’)
file.txt 123 aaa 456 bbb 789 ccc a = np.genfromtxt('file.txt', dtype=None) a[0][0] = 123 # <class 'numpy.int64'> a[0][0] = b'aaa' # <class 'numpy.bytes_'> a[0][0].decode() = 'aaa' # <class 'str'>
- 读取具有不同数据类型的文件
numpy.genfromtxt
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