NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。
numpy格式的文件可以保存为后缀为（.npy/.npz）格式的文件
1. tofile()和fromfile()
import numpy as np
# 随机生成12个数字并将其有一维转换成3*4的矩阵形式
a = np.arange(12)
print("一维数组:",a)
a.shape = 3,4
print("3*4的矩阵:",a)
# 将数组中的数据以二进制格式写入到文件
a.tofile('a.bin')
# fromfile在读取numpy文件时需要自己指定数据格式,并且原格式并为保存
b1 = np.fromfile('a.bin', dtype=np.float) # 按照float读取数据
b2 = np.fromfile('a.bin', dtype=np.int) # 按照int读取数据
b3 = np.fromfile('a.bin', dtype=np.int32) # 按照int32读取数据
print('float格式b1:{},\nint格式b2:{},\nint32格式b3:{}'.format(b1,b2,b3))
b3.shape = 3,4
print('b3:',b3)
2. save() 和 load(),savez()
import numpy as np
a = np.arange(12)
a.shape = 3,4
# 将数据存储为npy/npz
np.save('a.npy', a)
np.save('a.npz', a)
c = np.load('a.npy')
print('save-load：',c)
# 存储多个数组
b1 = np.array([[6, 66, 666],[888, 88,8]])
b2 = np.arange(0, 1.0, 0.1)
c2 = np.sin(b2)
np.savez('result.npz', b1,b2,sin_arry = c)
c3 = np.load('result.npz') # npz文件时一个压缩文件
print(c3)
print("数组b1:{}\n数组b2：{}\n数组sin_arry:{}".format(c3['arr_0'],c3['arr_1'],c3['sin_arry']))
3. savetxt() 和 loadtxt()
用这种方式来对数据进行存储，方便深度学习中, 保存了训练集,验证集,测试集,还包括他们的标签,用这个方式存储起来,要啥加载啥,文件数量大大减少,也不会到处改文件名。算是get到了另外一种好的存储数据的方式
以上所述是小编给大家介绍的python利用numpy存取文件的方式,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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