numpy中如何以文本方式存儲數據

這篇文章主要介紹“numpy中如何以文本方式存儲數據”，在日常操作中，相信很多人在numpy中如何以文本方式存儲數據問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”numpy中如何以文本方式存儲數據”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

Numpy中除了能夠把數據以二進制文件的方式保存到文件中以外，還可以選擇把數據保存到文本文件中。如果我有磁盤存儲的需要，我一般會選擇文本的存儲，因為后期的處理工具會有更多的選擇。

文本存儲數據文件可以采用savetxt的功能，而相應文件的加載可以采用loadtxt的功能。與二進制存儲不同，savetxt的功能不會自動追加擴展名。

接下來做簡單的操作練習示范：

In [15]: arr1 =rand(5,4)
 
In [16]: arr1
Out[16]:
array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],
 [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],
 [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],
 [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],
 [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])
 
In [17]:np.savetxt('data.txt',arr1)

通過以上操作，數組的信息被存儲到了data.txt文件中。可以通過其他的文本編輯器或者其他處理工具進行編輯修改。以文本形式對文件直接進行查看結果如下：

C:\Users\ThinkPad\Desktop>typedata.txt
2.134949194782667092e-017.799328187516920696e-01 3.726924550593806451e-01 7.059972531846898658e-01
7.400404474495648754e-016.469771552354630639e-01 4.948939386825553788e-01 9.400593405075502451e-01
8.990269288143762916e-014.302168497691762905e-01 2.962351210526772416e-01 4.259564974067475696e-01
1.463850064000737916e-037.619464016912527171e-01 2.764661957409741966e-01 8.967282719944846825e-03
1.774618247314488917e-018.110735600283927038e-01 1.314094418012348164e-01 1.280861102265743456e-01

文件的加載：

In [22]: new_arr =np.loadtxt('data.txt')
 
In [23]: new_arr
Out[23]:
array([[0.21349492, 0.77993282, 0.37269246, 0.70599725],
 [ 0.74004045, 0.64697716, 0.49489394, 0.94005934],
 [ 0.89902693, 0.43021685, 0.29623512, 0.4259565 ],
 [ 0.00146385, 0.7619464 , 0.2764662 , 0.00896728],
 [ 0.17746182, 0.81107356, 0.13140944, 0.12808611]])

存儲的數據文件可以通過加載的方式重新用以創建數組對象，為了驗證存儲與讀取的一致性，做一下檢查如下：

In [25]: arr1 ==new_arr
Out[25]:
array([[True, True, True, True],
 [ True, True, True, True],
 [ True, True, True, True],
 [ True, True, True, True],
 [ True, True, True, True]], dtype=bool)

到此，關于“numpy中如何以文本方式存儲數據”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！