Numpy提供了几种数据保存的方法。

以3*4数组a为例:

1. a.tofile("filename.bin")

这种方法只能保存为二进制文件,且不能保存当前数据的行列信息,文件后缀不一定非要是bin,也可以为txt,但不影响保存格式,都是二进制。

这种保存方法对数据读取有要求,需要手动指定读出来的数据的的dtype,如果指定的格式与保存时的不一致,则读出来的就是错误的数据。

b = numpy.fromfile("filename.bin",dtype = **)

读出来的数据是一维数组,需要利用

b.shape = 3,4重新指定维数。

2.import numpy

numpy.save("filename.npy",a)

利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy,这种格式最好只用

numpy.load("filename")来读取。

3.import numpy

numpy.savetxt("filename.txt",a)

numpy.loadtxt("filename.txt")

用于处理一维和二维数组

4.import numpy

numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter = ',')

numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

注意: txt ,csv 占得内存比npy 大的多, 推荐保存为npy文件。 下图个文件大小.

数组保存为txt, npy, csv 文件, 数组遍历enumerate的方法

5. 遍历

y=[]
 for index, item in enumerate(yy):
 
 y.append(int(item))
 y=array(y)
 print(y.dtype)

以上这篇数组保存为txt, npy, csv 文件, 数组遍历enumerate的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
遍历,enumerate

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。