numpy学习2

chde2Wang2026-10-14 10:17

numpy读写文件，使用库函数进行分析问题。

一维数组读取

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import numpy as np

#  numpy的简单统计分析

# 一维数组
arr = np.arange(100).reshape(10,10) # arange(100)取0-99共100个数字
np.save("./save_arr",arr)  #保存数组，默认是.npy文件
# print(arr)

load_data = np.load(r"./save_arr.npy")  # 读取的时候必须加后缀名
print(arr)

二维数组多个数组的存储与读取

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import numpy as np

# 存储时不需要加后缀名
# 读取时，必须加上后缀名
#  二维数组
arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr2=np.arange(2,20,3).reshape(2,3)
arr3=np.arange(0,1,0.1)
# print(arr2)
np.savez("./save_merge",arr1,arr2,arr3) # savez 存储多个数组

load_data = np.load("./save_merge.npz")
print(load_data)
# <numpy.lib.npyio.NpzFile object at 0x000001A3B5362730> 输出为：对象在哪里

print(load_data.files)  # files属性读取load_data中多少个数组，数组名称是什么
# ['arr_0', 'arr_1', 'arr_2']
print(load_data["arr_0"])  # 使用名称索引的方式读取第一个数组

其他文件的存储与读取

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import numpy as np
arr=np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)  # 指定4行，列自行计算-1

# 保存为文本类型：savetxt，需要加后缀名
# fmt="%d"为指定保存为整数，delimiter=","指定字符分割符号
np.savetxt("./arr.txt",arr,fmt="%f",delimiter=",")

# 读取:loadtxt 也需要指定分隔符
load_data = np.loadtxt("./arr.txt",delimiter=",")
print(load_data)

# genfromtxt面向的是结构化数据,读取的文件类型是numpy.array
load_data= np.genfromtxt("./arr.txt",delimiter=",")
print(type(load_data))