python中numpy数组的csv文件写入与读取

0.摘要

本文主要介绍numpy库中，csv文件中数据的写入和读取方式。

1.文件写入与读取

写入：

import numpy as np
 
a = np.arange(0,10000).reshape(100,100)
np.savetxt("temp.csv", a, delimiter=",")

读取：

b = np.loadtxt("temp.csv", delimiter=",")
print(b)                   #打印b数组
print(max(b.reshape(-1)))  #打印b数组中的最大值
print(min(b.reshape(-1)))  #打印b数组中的最小值

注意：写入和读取的delimiter参数要保持一致，否则无法正常读取。

2.函数详解-savetxt

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

功能：用于将array类型保存到文本文件中。

参数：

• fname : 文件名或者文件句柄。如果文件名以".gz"结尾，则该文件会被自动以gzip形式压缩。当然，"loadtxt"也可以解析被压缩的文件。
• X : 一维或者二维数组。需要写入文本文件的数据。
• fmt : str或者str序列，可选参数。单一格式(%10.5f)，序列格式或多重格式字符串，例如。“Iteration %d—%10.5f”，在这种情况下“delimiter”参数被忽略。对于复杂的“X”，“fmt”的合理选择如下:
  • a) a single specifier, `fmt='%.4e'`, resulting in numbers fORMatted like `' (%s+%sj)' % (fmt, fmt)`
  • b) a full string specifying every real and imaginary part, e.g.`' %.4e %+.4ej %.4e %+.4ej %.4e %+.4ej'` for 3 columns
  • c) a list of specifiers, one per column - in this case, the real and imaginary part must have separate specifiers, e.g. `['%.3e + %.3ej', '(%.15e%+.15ej)']` for 2 columns
• delimiter :str，可选参数。用于分隔列的字符串或者字符。
• newline :str，可选参数。用于分隔行的字符串或者字符。
• header : str，可选参数。将被添加到文件开头的字符串。
• footer : str，可选参数。将被添加到文件结尾的字符串。
• comments : str，可选参数。将作为前缀被添加到"header" 和 "footer"的字符串，用于将这部分标记为注释内容。默认是"#"。
•  encoding : {None, str}, 可选参数。用于对输出文件的编码。不适用与输出流。如果编码格式不是"bytes" 或者"latin1"，那么将无法正常load。

3.函数详解-loadtxt

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

功能：从文件中load数据。注意：文件中的每一行数据的数量需要相同。

参数：

• fname：文件，str或者是pathlib.Path。
• dtype：返回的数据类型，默认float。
• comments：str，可选参数。注释说明。默认是"#"。
• delimiter：str，可选参数。数值的分隔符，默认是空格。
• skiprows：int，可选参数。跳过的行数，默认是0。
• usecols：int或者序列，可选参数。读取的列数，0为起点。例如，当usecols=（1,4,5），读取第2列，第5列和第6列。默认值是读取所有列。
• unpack：bool型，可选参数。若为为True，可以将数据进行拆分，例如x, y, z = loadtxt(...)。默认值是False。
• encoding : 用于对输入文件的解码。

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