一、引言

读写数据文件的重要性就不必多说了。

二、读取列表形式数据的文件

1、我们写几行CSV格式(列表形式,两值之间逗号隔开)的数据。

  1. id,height,age
  2. 1,175,20
  3. 2,168,18
  4. 3,177,30
  5. 4,142,12

使用genfromtxt()函数读取数据。接收三个参数:文件名,分隔符,是否有列标题

  1. In [4]: a = np.genfromtxt('test.csv',delimiter=',',names=True)
  2.  
  3. In [5]: a
  4. Out[5]:
  5. array([( 1., 175., 20.), ( 2., 168., 18.), ( 3., 177., 30.),
  6. ( 4., 142., 12.)],
  7. dtype=[('id', '<f8'), ('height', '<f8'), ('age', '<f8')])

这个函数的包含两层循环:第一层循环每一行,第二层循环将每一行中的多个值分开后转化,一次插入所创建的数组。优点是能够处理文件中缺失的数据(Nan)。

2、我们试图删除几个元素看看

  1. id,height,age
  2. 1,175,
  3. 2,168,18
  4. ,177,30
  5. 4,,12
  1. In [6]: a = np.genfromtxt('test.csv',delimiter=',',names=True)
  2.  
  3. In [7]: a
  4. Out[7]:
  5. array([( 1., 175., nan), ( 2., 168., 18.), ( nan, 177., 30.),
  6. ( 4., nan, 12.)],
  7. dtype=[('id', '<f8'), ('height', '<f8'), ('age', '<f8')])

可见,genfromtxt()函数将缺失的数据填充为nan值(应该是no a number)

3、获取某行或者某列

  1. In [8]: a[0]
  2. Out[8]: ( 1., 175., nan)
  3.  
  4. In [9]: a['height']
  5. Out[9]: array([ 175., 168., 177., nan])

三、二进制文件读写

save()已二进制格式保存数据,参数:文件名(不用后缀),数据。

load()从二进制文件读取数据,参数:文件名(带后缀)

1.执行sava()后,在本目录创建了my_data.npy二进制文件

  1. In [10]: data = np.random.random((3,3))
  2.  
  3. In [11]: data
  4. Out[11]:
  5. array([[ 0.35264296, 0.81619681, 0.24089159],
  6. [ 0.31230919, 0.14782997, 0.53526203],
  7. [ 0.5505135 , 0.64876637, 0.17538648]])
  8.  
  9. In [12]: np.save('my_data',data)

2、二进制文件数据读取,以文件名作为参数,并带上.npy扩展名

  1. In [13]: np.load('my_data.npy')
  2. Out[13]:
  3. array([[ 0.35264296, 0.81619681, 0.24089159],
  4. [ 0.31230919, 0.14782997, 0.53526203],
  5. [ 0.5505135 , 0.64876637, 0.17538648]])

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