E / A mit NumPy
Die ndarray-Objekte können in den Datenträgerdateien gespeichert und von diesen geladen werden. Die verfügbaren E / A-Funktionen sind -
load() und save() Funktionen behandeln / numPy Binärdateien (mit npy Erweiterung)
loadtxt() und savetxt() Funktionen verarbeiten normale Textdateien
NumPy führt ein einfaches Dateiformat für ndarray-Objekte ein. Diese.npy In der Datei werden Daten, Form, Typ und andere Informationen gespeichert, die zum Rekonstruieren des ndarray in einer Festplattendatei erforderlich sind, sodass das Array auch dann korrekt abgerufen wird, wenn sich die Datei auf einem anderen Computer mit einer anderen Architektur befindet.
numpy.save ()
Das numpy.save() Datei speichert das Eingabearray in einer Festplattendatei mit npy Erweiterung.
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.save('outfile',a)Array aus rekonstruieren outfile.npy, verwenden load() Funktion.
import numpy as np
b = np.load('outfile.npy')
print bEs wird die folgende Ausgabe erzeugt -
array([1, 2, 3, 4, 5])Die Funktionen save () und load () akzeptieren einen zusätzlichen booleschen Parameter allow_pickles. Ein Pickle in Python wird verwendet, um Objekte zu serialisieren und zu de-serialisieren, bevor sie in einer Festplattendatei gespeichert oder von dieser gelesen werden.
savetxt ()
Das Speichern und Abrufen von Array-Daten im einfachen Textdateiformat erfolgt mit savetxt() und loadtxt() Funktionen.
Beispiel
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.savetxt('out.txt',a)
b = np.loadtxt('out.txt')
print bEs wird die folgende Ausgabe erzeugt -
[ 1. 2. 3. 4. 5.]Die Funktionen savetxt () und loadtxt () akzeptieren zusätzliche optionale Parameter wie Kopf-, Fuß- und Trennzeichen.