numpy保存数据到文件

`NumPy` 提供了多种将数组数据保存到文件的方式，以便后续可以加载或与其他程序共享数据。以下是几种常用的 NumPy 数据存储方式及其说明： ### 1. 使用 `numpy.save` 该函数用于将单个数组保存为二进制 `.npy` 文件。 ```python import numpy as np # 创建示例数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4]) # 将数组保存到文件 np.save('my_array.npy', arr) # 加载保存的数据 loaded_arr = np.load('my_array.npy') print(loaded_arr) ``` `.npy` 格式是 NumPy 的专用二进制格式，能够高效地保存和读取数据。 --- ### 2. 使用 `numpy.savetxt` 如果需要将数据保存为纯文本文件（如 CSV 或 TXT），可以使用 `numpy.savetxt` 函数。 ```python import numpy as np # 示例二维数组 data = np.random.rand(5, 3) # 随机生成一个 (5x3) 数组 # 保存为文本文件 np.savetxt('my_data.txt', data, delimiter=',') # 加载文本文件 loaded_data = np.loadtxt('my_data.txt', delimiter=',') print(loaded_data) ``` 此方法适用于简单的结构化数据，并允许指定分隔符（例如逗号、空格等）。 --- ### 3. 使用 `numpy.savez/numpy.savez_compressed` 对于多个数组同时保存的情况，可以使用 `savez` 和 `savez_compressed` 来创建压缩的归档文件 `.npz`。 ```python import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([[7], [8]]) # 保存两个数组到 .npz 文件 np.savez('arrays.npz', array_one=array1, array_two=array2) # 加载并访问单独的数组 with np.load('arrays.npz') as data: print(data['array_one']) print(data['array_two']) # 压缩版本 np.savez_compressed('compressed_arrays.npz', a=array1, b=array2) ``` 这种方式适合处理大量复杂数据集，尤其当空间效率至关重要时。 --- 总结来说： - 如果只需要快速存取单一数组且注重性能，则选择 **`.npy`**； - 若目标是以人类可读的形式导出数据则推荐采用 **文本形式 (.txt/.csv)**； - 而针对包含若干关联数组的大规模项目而言，**`.npz` 归档** 是更优的选择。