NumPyとのI / O

ndarrayオブジェクトは、ディスクファイルに保存したりディスクファイルからロードしたりできます。使用可能なIO関数は次のとおりです。

• load() そして save() 関数は/ numPyバイナリファイルを処理します（ npy 拡張）

• loadtxt() そして savetxt() 関数は通常のテキストファイルを処理します

NumPyは、ndarrayオブジェクトの単純なファイル形式を導入しています。この.npy ファイルは、ndarrayを再構築するために必要なデータ、形状、dtype、およびその他の情報をディスクファイルに格納します。これにより、ファイルが異なるアーキテクチャの別のマシン上にある場合でも、配列が正しく取得されます。

numpy.save（）

ザ・ numpy.save() fileは、入力配列をディスクファイルに格納します。 npy 拡張。

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3,4,5]) 
np.save('outfile',a)

から配列を再構築するには outfile.npy、 使用する load() 関数。

import numpy as np 
b = np.load('outfile.npy') 
print b

次の出力が生成されます-

array([1, 2, 3, 4, 5])

save（）およびload（）関数は、追加のブールパラメーターを受け入れます allow_pickles。Pythonのpickleは、ディスクファイルに保存したり、ディスクファイルから読み取ったりする前に、オブジェクトをシリアル化および逆シリアル化するために使用されます。

savetxt（）

単純なテキストファイル形式での配列データの保存と取得は、 savetxt() そして loadtxt() 関数。

例

import numpy as np 

a = np.array([1,2,3,4,5]) 
np.savetxt('out.txt',a) 
b = np.loadtxt('out.txt') 
print b

次の出力が生成されます-

[ 1.  2.  3.  4.  5.]

savetxt（）およびloadtxt（）関数は、ヘッダー、フッター、区切り文字などの追加のオプションパラメーターを受け入れます。