numpy 二进制文件

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二进制文件（NPY，NPZ）

方法	描述
numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)	将数组保存为NumPy.npy格式的二进制文件。
numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding=‘ASCII’)	从.npy、.npz或pickle文件加载阵列或pickle对象。
numpy.savez(file, *args, **kwds)	将几个数组以未压缩的.npz格式保存到单个文件中。

np.save()与np.load()

#[例]
import numpy as np

arr=np.eye(3)
np.save('tast0',arr)
a=np.load('tast0.npy')
print(a)
'''
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]
 '''

np.savez()

import numpy as np

a=np.linspace(0,np.sin(30),5)
b=np.cos(x)
c=np.arange(np.pi)
np.savez('text2',a,b,c_arr=c)
data=np.load('text2.npz')
print(data.files)
#['c_arr', 'arr_0', 'arr_1']
print(data['arr_0'])
#[ 0.         -0.24700791 -0.49401581 -0.74102372 -0.98803162]
print(data['arr_1'])
#[[0.99923511 0.61091711 0.97628796 0.81463656 0.96798772]
#[0.72668403 0.98679307 0.71443091 0.91503546 0.98856243]
#[0.94017286 0.97438557 0.69601857 0.92408342 0.69732843]]
print(data['c_arr'])
#[0. 1. 2. 3.]

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。

文本文件

方法	描述
savetxt(fname, X[, fmt, delimiter, newline, …])	将数组保存到文本文件
loadtxt(fname[, dtype, comments, delimiter, …])	从文本文件加载数据
genfromtxt(fname[, dtype, comments, …])	从文本文件加载数据，并按指定方式处理缺少的值

• numpy.savetxt(fname, X, fmt=’%.18e’, delimiter=’ ‘, newline=’\n’, header=’’, footer=’’, comments=’# ', encoding=None) 将数组保存到文本文件
  • 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) 从文本文件加载数据
  • 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。

np.savetxt()与np.loadtxt()

import numpy as np

filename = r'.\test3.csv'
x = np.arange(0, 10, 0.5).reshape(4, -1)
np.savetxt(filename, x, fmt='%d', delimiter=',')
y = np.loadtxt(outfile, delimiter=',')
print(y)
'''
[[0. 0. 1. 1. 2.]
 [2. 3. 3. 4. 4.]
 [5. 5. 6. 6. 7.]
 [7. 8. 8. 9. 9.]]
'''

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) 设置打印选项
  • 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。
• numpy.get_printoptions() 返回当前打印选项

import numpy as np

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

np.set_printoptions(threshold=20)
x = np.arange(50)
print(x)  

np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
print(x)

eps = np.finfo(float).eps
x = np.arange(4.)
x = x ** 2 - (x + eps) ** 2
print(x)  

np.set_printoptions(suppress=True)
print(x)  

x = np.linspace(0, 10, 10)
print(x)

np.set_printoptions(precision=2, suppress=True, threshold=5)
print(x)  

np.get_printoptions() 
'''
[1.1235]
[ 0  1  2 ... 47 48 49]
[ 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]
[-0. -0.  0.  0.]
[-0. -0.  0.  0.]
[ 0.      1.1111  2.2222  3.3333  4.4444  5.5556  6.6667  7.7778  8.8889
 10.    ]
[ 0.    1.11  2.22 ...  7.78  8.89 10.  ]
{'edgeitems': 3,
 'threshold': 5,
 'floatmode': 'maxprec',
 'precision': 2,
 'suppress': True,
 'linewidth': 75,
 'nanstr': 'nan',
 'infstr': 'inf',
 'sign': '-',
 'formatter': None,
 'legacy': False}
'''

输入和输出-练习题

只打印或显示numpy数组rand_arr的小数点后3位。

rand_arr = np.random.random([5, 3])
如何在numpy数组中只打印小数点后三位？

使用set_printoptions设置输出精度（precision）

import numpy as np

rand_arr = np.random.random([5, 3])
np.set_printoptions(precision=3)
print(rand_arr)
'''
[[0.688 0.738 0.774]
 [0.086 0.288 0.096]
 [0.42  0.241 0.387]
 [0.847 0.074 0.365]
 [0.992 0.674 0.631]]
'''

将numpy数组a中打印的项数限制为最多6个元素

如何限制numpy数组输出中打印的项目数？

使用set_printoptions设置概略显示（threshold）

import numpy as np

a = np.arange(10)
np.set_printoptions(threshold=6)
print(a)
'''
[0 1 2 ... 7 8 9]
'''

打印完整的numpy数组a而不中断

如何打印完整的numpy数组而不中断？

threshold取极大值

import numpy as np

a = np.arange(15)
np.set_printoptions(threshold=6)
print(a)
np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
print(a)
'''
[ 0  1  2 ... 12 13 14]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
'''