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numpy数组之存取文件的实现示例
2020-01-24 214人围观 0条评论
简介这篇文章主要介绍了numpy数组之存取文件的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

    将 numpy 数组存入文件,有多种文件类型可供选择,对应地就有不同的方法来读写。

    下面我将介绍读写 numpy 的三类文件:

    • txt 或者 csv 文件
    • npy 或者 npz 文件
    • hdf5 文件

    通过 numpy 读写 txt 或 csv 文件

    import numpy as np
    
    a = np.array(range(20)).reshape((4, 5))
    print(a)
    
    # 后缀改为 .txt 一样
    filename = 'data/a.csv'
    # 写文件
    np.savetxt(filename, a, fmt='%d', delimiter=',')
    
    # 读文件
    b = np.loadtxt(filename, dtype=np.int32, delimiter=',')
    print(b)
    
    

    缺点:

    • 只能保存一维和二维 numpy 数组,当 numpy 数组 a 有多维时,需要将其 a.reshape((a.shape[0], -1)) 后才能用这种方式保存。
    • 不能追加保存,即每次 np.savetxt() 都会覆盖之前的内容。

    通过 numpy 读写 npy 或 npz 文件

    读写 npy 文件

    import numpy as np
    
    a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
    print(a)
    
    filename = 'data/a.npy'
    # 写文件
    np.save(filename, a)
    
    # 读文件
    b = np.load(filename)
    print(b)
    print(b.shape)
    
    

    优点:

    • npy 文件可以保存任意维度的 numpy 数组,不限于一维和二维;
    • npy 保存了 numpy 数组的结构,保存的时候是什么 shape 和 dtype,取出来时就是什么样的 shape 和 dtype。

    缺点:

    • 只能保存一个 numpy 数组,每次保存会覆盖掉之前文件中存在的内容(如果有的话)。

    读写 npz 文件

    import numpy as np
    
    a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
    b = np.array(range(20, 44)).reshape(2, 3 ,4)
    print('a:\n', a)
    print('b:\n', b)
    
    filename = 'data/a.npz'
    # 写文件, 如果不指定key,那么默认key为'arr_0'、'arr_1',一直排下去。
    np.savez(filename, a, b=b)
    
    # 读文件
    c = np.load(filename)
    print('keys of NpzFile c:\n', c.keys())
    print("c['arr_0']:\n", c['arr_0'])
    print("c['b']:\n", c['b'])
    
    

    优点:

    • npy 文件可以保存任意维度的 numpy 数组,不限于一维和二维;
    • npy 保存了 numpy 数组的结构,保存的时候是什么 shape 和 dtype,取出来时就是什么样的 shape 和 dtype;
    • 可以同时保存多个 numpy 数组;
    • 可以指定保存 numpy 数组的 key,读取的时候很方便,不会混乱。

    缺点:

    • 保存多个 numpy 数组时,只能同时保存,即 np.savez(filename, a, b=b) 。每次保存会覆盖掉之前文件中存在的内容(如果有的话)。

    通过 h5py 读写 hdf5 文件

    优点:

    • 不限 numpy 数组维度,可以保持 numpy 数组结构和数据类型;
    • 适合 numpy 数组很大的情况,文件占用空间小;
    • 可以通过 key 来访问 dataset(可以理解为 numpy.array),读取的时候很方便,不会混乱。
    • 可以不覆盖原文件中含有的内容。

    简单读取

    import numpy as np
    import h5py
    
    a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
    b = np.array(range(20)).reshape((1, 4, 5))
    print(a)
    print(b)
    
    filename = 'data/data.h5'
    # 写文件
    h5f = h5py.File(filename, 'w')
    h5f.create_dataset('a', data=a)
    h5f.create_dataset('b', data=b)
    h5f.close()
    
    # 读文件
    h5f = h5py.File(filename, 'r')
    print(type(h5f))
    # 通过切片得到numpy数组
    print(h5f['a'][:])
    print(h5f['b'][:])
    h5f.close()
    
    

    通过切片赋值

    import numpy as np
    import h5py
    
    a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
    print(a)
    
    filename = 'data/a.h5'
    # 写文件
    h5f = h5py.File(filename, 'w')
    # 当数组a太大,需要切片进行操作时,可以不直接对h5f['a']进行初始化;
    # 当之后不需要改变h5f['a']的shape时,可以省略maxshape参数
    h5f.create_dataset('a', shape=(2, 2, 5), maxshape=(None, 2, 5), dtype=np.int32, compression='gzip')
    for i in range(2):
      # 采用切片的形式赋值
      h5f['a'][i] = a[i]
    h5f.close()
    
    # 读文件
    h5f = h5py.File(filename, 'r')
    print(type(h5f))
    print(h5f['a'])
    # 通过切片得到numpy数组
    print(h5f['a'][:])
    
    

    同一个 hdf5 文件可以创建多个 dataset,读取的时候按照 key 来即可。

    总结

    • csv 和 txt 只能用来存一维或二维 numpy 数组;
    • npy 用来存单个 numpy 数组,npz 可以同时存多个 numpy 数组,两者都不限 numpy 维度,且都保持 numpy 数组的 shape 和 dtype,写文件时若原文件存在只能覆盖原文件内容;
    • 当 numpy 数组很大时,最好使用 hdf5 文件,hdf5 文件相对更小;
    • 当 numpy 数组很大时,对整个 numpy 数组进行运算容易发生 MemoryError,那么此时可以选择对 numpy 数组切片,将运算后的数组保存到 hdf5 文件中,hdf5 文件支持切片索引。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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