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。
References
当Python遇上HDF5--性能优化实战 -- 张玉腾
杂： PYTHON上数据储存：推荐h5py -- Pony_s
到此这篇关于numpy数组之读写文件的实现的文章就介绍到这了,更多相关numpy数组读写文件内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
