Tutorial Numpy

NumPy Matplotlib Álgebra Linear do NumPy

IO do NumPy

NumPy introduziu um formato de arquivo simples para objetos ndarray: npy.

Os arquivos npy são usados para armazenar dados necessários para reconstruir ndarray, gráficos, dtype e outras informações.

Funções IO comuns incluem:

As funções load() e save() são as duas principais funções para ler e escrever dados de arrays em arquivos, por padrão, os arrays são salvos em formato binário original e não comprimido em arquivos com a extensão .npy. A função savetxt() é usada para escrever múltiplos arrays em um arquivo, por padrão, os arrays são salvos em formato binário original e não comprimido em arquivos com a extensão .npz. As funções loadtxt() e savetxt() tratam arquivos de texto normais (.txt, etc.)

numpy.save()

A função numpy.save() salva o array em um arquivo com a extensão .npy.

Exemplo

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

参数说明：

file: Arquivo a ser salvo, com extensão .npy. Se o caminho do arquivo não tiver extensão .npy, essa extensão será adicionada automaticamente. arr: Array a ser salvo allow_pickle: Opcional, valor booleano, permite usar Python pickles para salvar arrays de objetos. O pickle do Python é usado para serializar e desserializar objetos antes de salvá-los em arquivos no disco ou lê-los a partir desses arquivos. fix_imports: 可选，为了方便 Pyhton2 中读取 Python3 保存的数据。

Exemplo

　import　numpy　as　np　
　　
　a　=　np.array([1,2,3,4,5]　
　　
　# 保存到 test.npy 文件上
　np.save('test.npy',a)　
　　
　# 保存到 test1.npy 文件上，如果文件路径末尾没有扩展名 .npy，该扩展名会被自动加上
　np.save('test1.npy',a)

我们可以查看文件内容：

　$ cat test.npy　
　?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,),　}　
　$ cat test1.npy　
　?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,),　}

可以看出文件是乱码的，因为它们是 Numpy 专用的二进制格式后的数据。

我们可以使用 load() 函数来读取数据就可以正常显示了：

Exemplo

import　numpy　as　np　
b = np.load('test.npy')　
print (b)

O resultado da saída é:

[1　2　3　4　5]

np.savez

numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。

numpy.savez(file,　*args,　**kwds)

参数说明：

file：要保存的文件，扩展名为 .npz，如果文件路径末尾没有扩展名 .npz，该扩展名会被自动加上。 args: 要保存的数组，可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0, arr_1, … 。 kwds: 要保存的数组使用关键字名称。

Exemplo

　import　numpy　as　np
　a = np.array([1,2,3],[4,5,6])
　b = np.arange(0,　1.0, 0.1)
　c = np.sin(b)
　# c 使用了关键字参数 sin_array
　np.savez("w3codebox.npz", a, b, sin_array = c)
　r = np.load("w3codebox.npz")　
　print(r.files) # 查看各个数组名称
　print(r['arr_0']) # 数组 a
　print(r['arr_'])1']) # 数组 b
　print(r['sin_array']) # 数组 c

O resultado da saída é:

　['sin_array', 'arr_0', 'arr_']1']
　[[1　2　3]
　　[4　5　6]]
　[0.　0.1　0.2　0.3　0.4　0.5　0.6　0.7　0.8　0.9]
　[0.　0.09983342　0.19866933　0.29552021　0.38941834　0.47942554
　　0.56464247　0.64421769　0.71735609　0.78332691]

savetxt()

A função savetxt() armazena dados em um formato de arquivo de texto simples, correspondendo à função loadtxt() para obter dados.

　np.loadtxt(FILENAME,　dtype=int,　delimiter='　')
　np.savetxt(FILENAME,　a,　fmt="%d",　delimiter=",")

O parâmetro delimiter pode especificar vários delimitadores, funções de conversão para colunas específicas, linhas a serem saltadas, etc.

Exemplo

　import　numpy　as　np
　a　=　np.array([1,2,3,4,5]　
　np.savetxt('out.txt',a)　
　b　=　np.loadtxt('out.txt')　
　　
　print(b)

O resultado da saída é:

[1.　2.　3.　4.　5.]

Uso do parâmetro delimiter:

Exemplo

　import　numpy　as　np
　a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)
　np.savetxt("out.txt",a,fmt="%d",delimiter=",")　#　改为保存为整数，以逗号分隔
　b　=　np.loadtxt("out.txt",delimiter=",")　#　load　时也要指定为逗号分隔
　print(b)

　　　[[0.　0.　1.　1.　2.]
　　[2.　3.　3.　4.　4.]
　　[5.　5.　6.　6.　7.]
　　[7.　8.　8.　9.　9.]]

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