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前言
NumPy
常见IO函数
save()和load()
savez()
loadtxt()和savetxt()
练习
前言
在数据分析中，我们经常需要从文件中读取数据或者将数据写入文件，常见的文件格式有：文本文件txt、CSV格式文件（用逗号分隔）、二进制文件等。
Numpy可以读写磁盘上的文本数据或者二进制数据。为ndarray对象引入了一个简单的文件格式：npy。用于存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype等信息。
NumPy
常见IO函数
在Numpy中，常见的IO函数有：
- loadtxt()和savetxt()：处理正常的文本文件和CSV文件。
- load()和save()：读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，是以未压缩的原始二进制格式保存在.npy文件中；
- savez()：用于将多个数写入文件。默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中
save()和load()
numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=<no value>)
想了解更多关于save函数的知识，可以查看：
numpy.save — NumPy v2.1 手册
- file：文件的路径；
- arr：所要保存的数组；
- allow_pickle：bool,可选，允许使用python pickles保存对象数组。默认True。
- fix_imports：bool,可选，不过已经弃用，忽略。
文件拓展名为.npy。
numpy.load(file，mmap_mode=None，allow_pickle=False，fix_imports=True,encoding='ASCII')
- file：所要读取的文件路径；
mmap_mode：None，｛‘r+’,'r','w+','c'｝可选；一个 内存映射数组保存在磁盘上。但是，可以访问它 并像任何 ndarray 一样进行切片。内存映射特别有用 用于访问大文件的小片段，而无需读取 整个文件复制到内存中。
| ‘r' | 打开现有文件仅供读取 |
| 'r+' | 打开现有文件进行读取和写入 |
| 'w+' | 常见或覆盖现有文件以进行读取和写入。如果shape也必须指定，那么mode='w+' |
| ‘c’ | Copy-on-write：赋值会影响内存中的数据，但更改不会保存到磁盘，磁盘上的文件为只读。 |
- allow_pickle：bool，可选 .
- fix_imports:bool，可选。仅在python3上加载python2生成的picked文件时有用。
- encoding：str，可选。读取python2字符串时使用的编码，仅在以下情况下有用 在 Python 3 中加载 Python 2 生成的 pickle 文件，其中包括 npy/npz 文件。除 'latin1' 以外的值， 不允许使用 'ASCII' 和 'bytes'，因为它们会破坏数字 数据。默认值： 'ASCII'。
-
max_header_size：int，可选。标头允许的最大大小。大标头可能不安全 以安全地加载，因此需要显式传递更大的值。 有关详细信息，请参阅。 传递 allow_pickle 时，将忽略此选项。在那种情况下 根据定义，该文件是可信的，并且限制是不必要的。
示例：
python"># 首先存储数组数据,生成.npy文件
import numpy as np#这里利用相对路径来存储
fileName = './text.npy'
# 生成数组
a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(a)
#保存到文件中
np.save(fileName,a)当运行完上面的代码，我们可以打开我们在编写代码下的文件夹：
当我们用记事本打开后，会发现是一堆乱码：
我们来利用load()来读取其中的数据:
python">a = np.load(fileName)
apython">array([[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])我们可以看到，能够成功读取。
savez()
对于前面的save(),一次只能存储一个数组，那么在numpy中，提供了savez()函数，可以将多个数据保存到一个文件中，生成的文件拓展名是.npz。
savez(file，*args，**kwds)
- file：文件的路径；
- *args：要保存到文件的数组；
- **kwds：关键字，每个数组都会保存到 output 文件及其相应的关键字名称。
示例：
python"># 将三个数组放到文件中
a = np.arange(20).reshape(2,10)
b = np.arange(10).reshape(2,5)
c = np.arange(40).reshape(5,8)
#要保存到的文件路径
fileName = './texts.npz'
np.savez(fileName,a,b,c)我们可以打开文件查查看，确实生成了texts.npz文件，在打开之后，也是一堆乱码。
同样的，我们需要利用load()函数来读取。
需要注意，如果我们直接接受文件内容，打印出来是这样的：
可以看到，直接打印我们得不到我们想要的数组，因为什么呢？
因为被压缩了，需要根据文件所给的key关键字名称当做索引来进行打印。
python">all = np.load(fileName)
print(all)
print(all['arr_0'])
print(all['arr_1'])
print(all['arr_2'])python">NpzFile './texts.npz' with keys: arr_0, arr_1, arr_2
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9][10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]]
[[0 1 2 3 4][5 6 7 8 9]]
[[ 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]]loadtxt()和savetxt()
这两个函数只能够读写一维或者二维数组的文本文件，同时我们也可以给定分隔符、跳过行数等。
numpy.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None,newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)
- fname：文件路径
- array：要写入文件的数组（可以是一维或者二维数组）；
- fmt：写入文件的格式，如：%d、%f、%.18e。默认是%.18e。
- delimiter：分隔符；
- header：将在文件开头写入的字符串；
- footer：在文件末尾写入的字符串；
- comments：附加在header和footer之间的字符串，为注释。
- encoding：所使用的字符集编码。
生成的文件可以是txt文件或者是CSV文件。
numpy.loadtxt(fname,dtype=type’float’>,comments=’#’,delimiter=None, converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0,encoding=‘bytes’)
- fname：所要读取的文件路径；
- dtype：读取后数据的类型；
- comments：跳过文件中指定参数开头的行（相当于注释）
- delimiter：读取文件时的分隔符
- converters：对读取的数据进行预处理；
- skiprows：跳过的行数；
- usecols：指定读取的列；
- encoding：对读取的文件进行预编码。
示例：
现在我们来创建数组保存到文件中。
python">a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.txt'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a)
可以看到，如果我们没有设置格式，那么默认的格式就是%.18e，输出18位小数。
我们可以来设置一下：
python">a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.txt'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')
可以看到，我们指定输出格式为整数，那么在输出的时候就是整数。
我们来读取一下：
python">a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.txt'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32)
print(a)
结果：
python">[[ 0 1 2 3][ 4 5 6 7][ 8 9 10 11]]那么如果我们生成的是csv文件，那么会是什么样的？
python">a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.csv'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')
我们来读取一下：
python">a = np.arange(12).reshape(3,4)
fileName='./text.csv'
# 默认fmt是%.18e（浮点数，即保留18位小数）
np.savetxt(fileName,a,fmt='%d')#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32)
print(a)python">[[ 0 1 2 3][ 4 5 6 7][ 8 9 10 11]]那如果我们只想要第二三行，那么我们可以指定一下跳过几行（skiprows=1）
python">#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32,skiprows=1)
print(a)python">[[ 4 5 6 7][ 8 9 10 11]]在此基础上，我们只需要第2、4列，那么我们可以设置一下usecols=(1,3)
python">#读取文件
a = np.loadtxt(fileName,dtype=np.int32,skiprows=1,usecols=(1,3))
print(a)python">[[ 5 7][ 9 11]]练习
现在有一个学生成绩单，根据需求，我们要读取出学生的成绩，并计算其总分。；
我们可以打开记事本查看，会发现中间有逗号隔开，所以我们在读取的时候，也需要设置一下分隔符：
python">#首先我们需要创建一个结构化类型
stu_type = np.dtype([('name',np.str_,2),('Chinese','i2'),('Math','i2'),('English','i2')])
fileName='./成绩单.csv'
#进行读取，跳过第一行
student = np.loadtxt(fileName,skiprows=1,dtype=stu_type,delimiter=',')
print(student)
# 这里我们需要取出各科成绩
Chinese = student['Chinese']
Math = student['Math']
English = student['English']
print(Chinese)
print(Math)
print(English)
# 计算总分
sum = Chinese + Math + English
print('每个同学的总分为:',sum)
averge =sum/3
#设置格式
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
print('每个同学的平均分为：',averge)python">[('张三', 90, 86, 99) ('李四', 100, 100, 100) ('王五', 87, 98, 111)('赵六', 89, 99, 98) ('安静', 86, 87, 94) ('安心', 98, 90, 87)('王梓', 87, 88, 89)]
[ 90 100 87 89 86 98 87]
[ 86 100 98 99 87 90 88]
[ 99 100 111 98 94 87 89]
每个同学的总分为: [275 300 296 286 267 275 264]
每个同学的平均分为： [ 91.667 100.000 98.667 95.333 89.000 91.667 88.000]
以上就是本篇所有内容咯~
若有不足，欢迎指正~
后续慢慢改进~~~
