Numpy---4.數組的存儲和加載

一、二進制

1.numpy.save()

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

功能：將數組以二進制的形式存儲到文件中

參數：

1. file：文件名或者文件對象。如果是個文件名，則會自動添加后綴.npy如果沒有該后綴的話
2. arr：被存儲的數組
3. allow_pickle：一個布爾值，如果為True，則使用Python pickle。有時候為了安全性和可移植性而不使用pickle
4. fix_imports：用於python3的數組import到python2的情形

2.numpy.savez()

numpy.savez(file, *args, **kwds)

功能：將多個數組以二進制的形式存儲到文件中。

參數：

1. file：文件名或者文件對象。如果是個文件名，則會自動添加后綴.npz如果沒有該后綴的話

2. args：被存儲的數組。這些數組的名字將被自動命名為arr_0/arr_1/...；

   1. 如果沒有名字，則完全無法知曉這些數組的區別

3. kwds：將被存儲的數組，這些關鍵字參數就是鍵的名字

3.numpy.load()

numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')

功能：將二進制文件中讀取數組

參數：

1. file：一個文件名或者文件對象。它存放着數組
2. mmap_mode：如果不是None，則memory-map該文件。此時對數組的修改會同步到文件上。當讀取大文件的一小部分時很有用，因為它不必一次讀取整個文件。可選值為None/'r+'/'r'/'w+'/'c'
3. allow_pickle：一個布爾值，如果為True，則使用Python pickle。有時候為了安全性和可移植性而不使用pickle
4. fix_imports：用於python3的數組import到python2的情形
5. encoding：只用於python2，讀取python2字符串。

該函數返回一個數組，元組，或者字典（當二進制文件時savez生成時）

二、文本文件

1.numpy.genfromtxt()

numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None,skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None,filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=None, replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None)

功能 ：從文本文件中加載數組，通用性很強，可以處理缺失數據的情況。

loadtxt()函數只能處理數據無缺失的情況。

參數：

1. fname：指定的數據源。可以為：

   1. 文件名字符串。如果后綴為gz或者bz2，則首先自動解壓縮
   2. 文件對象/字符串列表/其他可迭代對象：這些可迭代對象必須返回字符串（該字符串被視為一行）

2. dtype：數組的元素類型，可以提供一個序列，指定每列的數據類型

3. comments：一個字符串，其中每個字符都指定了注釋行的第一個字符。注釋行整體被放棄

4. delimiter：指定了分隔符。可以為：

   1. 字符串：指定分隔符。默認情況下，所有連續的空白符被認為是分隔符
   2. 一個整數：指定了每個字段的寬度
   3. 一個整數序列：依次給出了各個字段的寬度

5. skiprows：被廢棄，推薦使用skip_header

6. skip_header：一個整數，指定跳過文件頭部多少行

7. skip_footer：一個整數，指定跳過文件尾部多少行

8. converters：用於列數據的格式轉換。你可以指定一個字典，字典的鍵就是列號：

   • converters={0: lambda s: float(s or 0), 1: lambda s: int(s or 199),... }　　

9. missing：被廢棄，推薦使用missing_values

10. missing_values：指定缺失數據。你可以自定一個字典，字典的鍵就是缺失位置的字符串，值就是缺失值。比如你可以指定NNNN為缺失數據，此時遇到NNNN時，numpy解析為np.nan

11. filling_values：指定缺失值的填充值。即解析到np.nan時，用什么值代替它

12. usecols：一個序列，指定了要讀取那些列（列從0 計數）

13. names：

    1. 如果為True，則在skip_header行之后第一行被視作標題行，將從該行讀取每個字段的name。
    2. 如果為序列或者一個以冒號分隔的字符串，則使用它作為各個字段的name
    3. 如果為None,則每個dtype字段的名字被使用

14. excludelist：一個序列，給出了需要排除的字段的name。

15. deletechars：A string combining invalid characters that must be deleted from the names

16. defaultfmt：A format used to define default field names, such as “f%i” or “f_%02i”.

17. autostrip：一個布爾值。如果為True，則自動移除數據中的空白符

18. replace_space：一個字符。如果變量名中有空白符，如user name，則使用該字符來替代空白符。默認為_，即變量名轉換為user_name

19. case_sensitive：一個布爾值或者字符串。如果為True，則字段名是大小寫敏感的。如果為False或者'upper'，則字段名轉換為大寫字符。如果為'lower'則轉換為小寫字符。

20. unpack：If True, the returned array is transposed

21. usemask：If True, return a masked array

22. loose：If True, do not raise errors for invalid values

23. invalid_raise：If True, an exception is raised if an inconsistency is detected in the number of columns. If False, a warning is emitted and the offending lines are skipped

24. max_rows：一個整數，指定讀取的最大行數。

2.numpy.loadtxt()

numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None,converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)

功能：作用與genfromtxt相同，但是它只能用於規則比較簡單的文件，並且它的解析速度更快。

參數：

1. ndim：一個整數。指定結果數組必須擁有不少於ndim維度。
2. 其他參數參考genfromtxt

3.numpy.fromstring()

numpy.fromstring(string, dtype=float, count=-1, sep='')

功能：從raw binary或者字符串中創建一維數組。

參數：

1. string：一個字符串，給出數據源
2. dtype：指定數據類型
3. count：一個整數。從數據源（一個字符串）中讀取指定數量的數值類型的數值。如果為負數，則為數據長度加上這個負值
4. sep：如果未提供或者為空字符串，則string被認為是二進制數據。如果提供了一個非空字符串，則給出了分隔符。

4.numpy.savetxt()

numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='',footer='', comments='# ')

功能：存儲到文本文件

參數：

1. fname：給出了文件名或者file對象。如果為.gz后綴，則自動壓縮

2. X：被存儲的數組

3. fmt：一個字符串或者一個字符串序列，指定存儲格式。一個字符串可以指定所有的格式化方式；一個字符串序列可以對每列指定一個格式化方式。如果是虛數，你可以通過%.4e%+.4j的方式指定實部和虛部。

4. delimiter：一個字符串，用於分隔符，分隔每個列

5. newline：一個字符串，指定換行符

6. header：一個字符串。它會寫到文件的首行

7. footer：一個字符串。它會寫到文件的末尾

8. comments：一個字符串。它會寫到文件的中間，並且用注釋符作為行首，如#

9. 注：fmt分隔字符串的格式為%[flag]width[.precision]specifier。其中：

10. flags：可以為'-'（左對齊）、'+'（右對齊）、'0'（左側填充0）

11. width：最小的位寬。

12. precision：

    1. 對於specifier=d/i/o/x，指定最少的數字個數
    2. 對於specifier=e/E/f，指定小數點后多少位
    3. 對於specifier=g/G，指定最大的significant digits
    4. 對於specifier=s，指定最大的字符數量

13. specifier：指定格式化類型。c（字符）、d/i（帶符號整數）、e/E（科學計數法）、f（浮點數）、g/G（使用shorter e/E/f）、o（帶符號八進制）、s（字符串）、u（無符號整數）、x/X（無符號十六進制）

5.ndarray.tofile()

ndarray.tofile(fid, sep="", format="%s")

功能：保存到文件中

參數：

1. fid：一個file對象或者文件名
2. sep：一個字符串，指定分隔符。如果為空或者空字符串，則按照二進制的方式寫入，等價於file.write(a.tobytes())
3. format：一個字符串，指定了數值的格式化方式