【Numpy之输入输出】学习思维导图

注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在代码头部import。

前言

本章的内容是介绍Numpy的输入输出使用方式。

Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。

npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函数有：

load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。

savez() 函数用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。
numpy.savez_compressed()函数用于保存压缩的npz文件。

loadtxt() 、savetxt()和genfromtxt()函数处理正常的文本文件(.txt、.csv等)。

一、numpy二进制文件

numpy二进制文件方法有如下四种：

1、load()方法

用于从.npy、.npz或pickle文件加载阵列或pickle对象

numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII')

参数解释：

• file:文件对象、字符串或者路径，如果当前文件名不存在，会自动在文件后添加“.npy”
• mmap_mode: load模式
• allow_pickie:允许添加pickles数据类型，默认为False
• fix_import2:允许从python2读入pickie data stream，默认为True
• encoding:指定编码格式，默认为“ASCII”

2、save()方法

用于将数组保存为Numpy.npy格式的二进制文件

numpy.save(file,arr,allow_pickle=True,fix_imports=True)

参数解释：

• file:文件对象、字符串或者路径，如果当前文件名不存在，会自动在文件后添加“.npy”
• arr:将要添加的Array
• allow_pickie:允许添加pickles数据类型，默认为True
• fix_import2:允许从python2读入pickie data stream，默认为True

3、load()和save()方法举例

>>> outfile = r'.test.npy'
>>> np.random.seed(20201123)
>>> x = np.random.randint(0,100,[5,5])
#参数1表示文件名 参数2表示要输入的数据
>>> np.save(outfile,x)
>>> y = np.load(outfile)
>>> print(y)
[[31 30 53 94 66]
 [47 99  0 85 45]
 [57 43 28 89  4]
 [57 67 91 87 99]
 [33 73 35 37 33]]

这里注意，使用save()时，第一个参数可以不加.npy后缀。

4、savez()方法

用于将几个数组以未压缩的.npz格式保存到单个文件中

numpy.savez(file, *args, **kwds)

参数解释：

• file:文件对象、字符串，如果当前文件名不存在，会自动在文件后添加“.npz”
• args:想要添加的数组，默认name为“arr_0”、“arr_1”等等
• kwds:要保存的数组使用关键字名称

5、savez()方法举例

>>> outfile = r'.test.npz'
>>> x = np.linspace(0,np.pi,5)
>>> y = np.sin(x)
>>> z = np.cos(x)
>>> a = np.arange(5)
>>> np.savez(outfile,x,y,xiao=z,hys=a)
>>> data = np.load(outfile)
>>> print(data.files)
['xiao', 'hys', 'arr_0', 'arr_1']
>>> for x in data.files:
>>>     print(data[x])
[ 1.00000000e+00  7.07106781e-01  6.12323400e-17 -7.07106781e-01
 -1.00000000e+00]
[0 1 2 3 4]
[0.         0.78539816 1.57079633 2.35619449 3.14159265]
[0.00000000e+00 7.07106781e-01 1.00000000e+00 7.07106781e-01
 1.22464680e-16]

我们可以看到，在自定义数组的关键字名称后，它们是依次向后插入的，有一种数据结构中队列的思想，先进的放在前面，先被访问。

当然，我们也可以用data['arr_0']来直接访问npz文件。

6、savez_compressed()方法

用于以压缩的.npz格式将几个数组保存到单个文件中

numpy.savez_compressed(file, *args, **kwds)

参数解释与savez()方法相同，所以不再重复。

7、savez_compressed()方法举例

outfile1 = r'.npz1.npz'
outfile2 = r'.npz2.npz'
x = np.linspace(0,np.pi,5)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
np.savez(outfile1,x,y,z_d=z)
np.savez_compressed(outfile2,x,y,z_d=z)
data = np.load(outfile2)
for x in data.files:
    print(data[x])
[ 1.00000000e+00  7.07106781e-01  6.12323400e-17 -7.07106781e-01
 -1.00000000e+00]
[0.         0.78539816 1.57079633 2.35619449 3.14159265]
[0.00000000e+00 7.07106781e-01 1.00000000e+00 7.07106781e-01
 1.22464680e-16]

我们可以看到在使用上，它与savez()方法没有任何区别，然后我们再看生成的文件：

我们可以得知savez_compressed()方法相比于savez()方法确实压缩了npz文件。

8、探究修改npy文件会出现覆盖的问题及如何避免

#探究填数据问题
def printRow(filename):
    with open(filename,'rb') as f:
       while(True):
              try:
                a = np.load(f)
                print(a)
              except:
                print('----end----')
                return
>>> outfile = r'.test.npy'
>>> f1 = open(outfile,'wb')
>>> np.save(f1, np.array([1, 2]))
>>> np.save(f1, np.array([3, 4]))
>>> printRow(outfile)
[1 2]
[3 4]
----end----
#情况一
>>> np.save(f1, np.array([5, 6]))
>>> printRow(outfile)
[1 2]
[3 4]
[5 6]
----end----
#情况二
>>> f1.close()
>>> with open(outfile,'wb') as f:
>>>     np.save(f, np.array([7, 8]))
>>> printRow(outfile)
[7 8]
----end----

这里printRow()函数是用来打印文件中所有数据的自定义函数，功能不是重点。
在情况一中，我们没有关闭文件指针，所以save()方法会继续在文件末尾保存，在情况二中，我们关闭了之前的文件对象，利用with语句重新打开该npy文件，此时由于文件指针在文件最开始，所以save()会覆盖之前所有的数据。

二、文本文件

文本文件的相关方法如下：

我们重点介绍前三种：

1、loadtxt()方法

用于从文本文件加载数据

numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)

参数解释：

• fname：文件路径
• dtype：指定读取后数据的数据类型
• comments：跳过文件中指定参数开头的行（即不读取）
• delimiter：分割字符串，默认以空格分隔
• converters：对读取的数据进行预处理
• skiprows：选择跳过的行数
• usecols：指定需要读取的列
• unpack：选择是否将数据进行向量输出
• ndmin：限制输出array的最小维度
• encoding：对读取的文件进行预编码
• max_rows：在skiprows之后最多可以读取的行数

2、savetxt()方法

用于将数组保存到文本文件

numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)

参数解释：

• fname：文件路径
• X：存入文件的数组
• fmt：写入文件中每个元素的字符串格式，默认’%.18e’（保留18位小数的浮点数形式）
• delimiter：分割字符串，默认以空格分隔
• newline：分隔列的字符串或字符
• header：将在文件开头写入的字符串
• footer：将写在文件末尾的字符串
• comments：将附加到header和footer字符串的字符串，以将其标记为注释
• encoding:输出文件的编码

3、savetxt()和loadtxt()方法举例

#保存和读取txt文件
>>> outfile = r'.test.txt'
>>> x = np.arange(0, 10).reshape(5, -1)
>>> np.savetxt(outfile, x)
>>> y = np.loadtxt(outfile)
>>> print(y)
[[0. 1.]
 [2. 3.]
 [4. 5.]
 [6. 7.]
 [8. 9.]]
>>> a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)
>>> np.savetxt("out.csv",a,fmt="%f",delimiter=",")
>>> b = np.loadtxt("out.csv",delimiter=",")
>>> print(b)
[[0.  0.5 1.  1.5 2. ]
 [2.5 3.  3.5 4.  4.5]
 [5.  5.5 6.  6.5 7. ]
 [7.5 8.  8.5 9.  9.5]]

直接打开csv文件查看数据：

我们可以发现直接打开csv文件和用loadtxt()方法相比还是有一点差距的，至于如何改变print的输出格式会在genfromtxt()方法里说明。

4、genfromtxt()方法

用于从文本文件加载数据，并按指定方式处理缺少的值

numpy.genfromtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, 
missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=" !#$%&'()*+, -./:;<=>?
@[]^{|}~", replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True,
 invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes')

参数解释：

• fname：文件路径
• dtype：指定读取后数据的数据类型
• comments：跳过文件中指定参数开头的行（即不读取）
• delimiter：分割字符串，默认以空格分隔
• skiprows：选择跳过的行数
• skip_header：选择跳过的开头行数
• skip_footer：选择跳过的尾部行数
• converters：对读取的数据进行预处理
• missing/missing_values：与缺失数据相对应的字符串集
• filling_values：指定填充的字符
• usecols：指定需要读取的列
• names：是否读取属性名
  #确保字段名称不包含任何空格或无效字符的三个属性：
• 1）excludelist：提供要排除的名称列表，排除的名称会在后面加一个下划线
• 2）deletechars：提供一个字符串，组合必须从名称中删除的所有字符。默认情况下，无效字符为~！@＃$％^＆amp； *() - = +〜 |]} [{’；： /?.& ＆lt。
• 3）case_sensitive：field names是否大小写敏感，若设置则在打印x.dtype时会产生改变
• defaultfmt：定义初始化field names的格式
• autostrip：是否保留数据中前导或尾随的空格
• replace_space：对于field names中的空格提供替换的字符
• unpack：选择是否将数据进行向量输出
• usemask：是否使用mask，功能为使用‘–’代替传统的nan
• loose：是否针对invalid values报错
• invalid_raise：监测到不合法行的时候是否报错
• max_rows：在skiprows之后最多可以读取的行数
• encoding：对读取的文件进行预编码

这里由于invalid_raise参数的使用比较难理解，所以举例说明：

目标文件：

使用代码，此处只是warning级别，后续代码仍可以执行：

若将此参数设为True，则：

后续代码不可以执行。

5、genfromtxt()方法举例

>>> outfile = r'data.csv'
>>> x = np.genfromtxt(outfile, delimiter=',', names=True)
>>> print(x)
[(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., nan, 18.) (3.,  nan, 2.1, 19.)]
>>> print(type(x))  
<class 'numpy.ndarray'>
>>> print(x.dtype)
[('id', '<f8'), ('value1', '<f8'), ('value2', '<f8'), ('value3', '<f8')]
>>> print(x['id'])
[1. 2. 3.]
>>> print(x['value1'])
[123. 110.  nan]
>>> print(x['value2'])
[1.4 nan 2.1]
>>> print(x['value3'])
[23. 18. 19.]

我们可以看到genfromtxt()方法可以将空白补为nan

三、文本格式选项

关于文本格式选项，有下面几个相关的函数：

我们着重对前两个函数进行介绍：

1、set_printoptions()方法

numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, 
infstr=None, formatter=None, sign=None, floatmode=None, *, legacy=None)

参数解释：

• precision：设置浮点精度，控制输出的小数点个数，默认是8
• threshold：概略显示，数据长度超过该值则以“…”的形式来表示，默认是1000：
  
• edgeitems：在开头和结尾的摘要中的数组项数 每个维度 简单理解就是改变上面参数前后的显示数量，默认是3：

• linewidth：用于确定每行多少字符数后插入换行符，默认为75
• suppress：当suppress=True，表示小数不需要以科学计数法的形式输出，默认是False
• nanstr：浮点非数字的字符串表示形式，默认nan
• infstr：浮点无穷大的字符串表示形式，默认inf
• sign：控制浮点类型符号的打印，‘+’打印正值，‘-’不打印，‘ ’表示打印空格:

• formatter：可调用字典，格式化功能
• floatmode：控制precision选项
• legacy：设置传统打印模式，False则禁用传统模式

2、get_printoptions()方法

用于返回当前打印选项

numpy.get_printoptions()

由于get_printoptions()方法只是用于展示，所以其输出的内容解释都可以在set_printoptions()方法中查得，所以不再重复。

四、练习

1、只打印或显示numpy数组rand_arr的小数点后3位

rand_arr = np.random.random([5, 3])
【知识点：输入和输出】

如何在numpy数组中只打印小数点后三位？

>>> rand_arr = np.random.random([5, 3])
>>> print(rand_arr)
[[ 0.2702845   0.81236709  0.26412603]
 [ 0.7338969   0.72472315  0.18310301]
 [ 0.77319474  0.23241475  0.4175588 ]
 [ 0.48420047  0.24837131  0.4236997 ]
 [ 0.94304758  0.28155661  0.80372373]]
>>> np.set_printoptions(precision=3)
>>> print(rand_arr)
[[ 0.27   0.812  0.264]
 [ 0.734  0.725  0.183]
 [ 0.773  0.232  0.418]
 [ 0.484  0.248  0.424]
 [ 0.943  0.282  0.804]]

2、将numpy数组a中打印的项数限制为最多6个元素

【知识点：输入和输出】

如何限制numpy数组输出中打印的项目数？

>>> data = np.random.randint(0,10,20)
>>> np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
>>> print(data)
[1 1 4 3 1 7 6 4 5 8 7 0 5 0 1 7 4 9 0 0]
>>> np.set_printoptions(threshold=6)
>>> np.set_printoptions(edgeitems=3)
>>> print(data)
[1 1 4 ... 9 0 0]

注意除了改变threshold属性以外还要改变edgeitems属性，大小时前者的一般，否则会出现这种情况：

3、打印完整的numpy数组a而不中断

【知识点：输入和输出】

如何打印完整的numpy数组而不中断？

>>> np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
>>> print(data)
[1 1 4 3 1 7 6 4 5 8 7 0 5 0 1 7 4 9 0 0]

参考文献

#菜鸟教程-numpy部分
1.https://www.runoob.com/numpy/numpy-io.html

#np.set_printoptions
2.https://blog.csdn.net/weixin_41043240/article/details/79721114

#numpy官方网站
3.https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.save.html

#三种numpy保存数据的方法
4.https://www.jb51.net/article/143411.htm

#numpy教程：基本输入输出和文件输入输出Input and output
5.https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39088003

#genfromtxt函数详解
6.https://www.cnblogs.com/zhangyafei/p/10567891.html

#numpy 中关于genfromtxt的几个示例
7.https://blog.csdn.net/tumin999/article/details/19413703

#set_printoptions设置输出样式
8.https://www.it610.com/article/1280647054577647616.htm

最后

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