【数据分析&数据挖掘】numpy——文件的读取与保存

import numpy as np

# 文本文件——>二进制文件
# 创建一个数组
arr = np.arange(16).reshape((4, 4))

# 保存单个数组到二进制文件中
# 参数1 文件路径+名称，名称后缀名可以省略，保存的是以.npy为结尾的文件
# 参数2 需要保存的数组
# np.save("./arr", arr)
print("单个数组保存完成")

# 加载.npy文件
# 参数 文件路径+名称(必须似乎完整名称)
res = np.load("./arr.npy")
print(res)

# 多个数组的数组的保存
arr1 = np.arange(9)
arr2 = np.arange(16).reshape((4, 4))

print("arr1: 
", arr1)
print("arr2: 
", arr2)

# 将不同的数组保存
# 参数1 文件路径名称，可省略后缀名，默认保存以.npz的文件
np.savez("./arr", arr1, arr2)
print("多个数组保存完成")

# 如果需要保存的数组数量过多，读取出来无法区分，可以在保存的时候，指定其key值的形式来保存
np.savez("./arr", arr1=arr1, arr2=arr2, x=arr1, y=arr2)
print("保存完毕")

# 加载.npz文件
res = np.load("./arr.npz")
print(res)

print("~"*60)
# 遍历对象来获取保存时的key
for tmp in res:
    print(tmp)
    print(res[tmp])
print("~"*60)
# print(res["arr1"])
# print(res["arr2"])
# print(res["x"])
# print(res["y"])

# # 加载.npz文件
# res = np.load("./arr.npz")
# print(res)  # 返回一个对象，对象内部是以键值对形式存储
# for tmp in res:
#     print(tmp)
# print(res["arr_0"])
# print(res["arr_1"])


# 创建一个数组
arr = np.arange(16).reshape((4, 4))

# 以文本形式保存数组
# 参数1 文件路径+名称 后缀不能省略
# 参数2 需要保存的数组
# fmt 保存的格式
# delimiter 分隔符
np.savetxt("arr.txt", arr, fmt="%d", delimiter=",")
print("保存完成")

# 加载文件类型的数据：
# 保存的时候以什么分隔，读取的时候必须设置delimiter
# loadtxt 不能读取含有缺失值的数组
res = np.loadtxt("./arr.txt", delimiter=",")
print(res)

# 能够读取含有缺失值的数组，默认会给缺失的位置填写一个不会跟自身数组冲突的值
res = np.genfromtxt("./arr.txt", delimiter=",",  dtype=np.int32, filling_values=-100)