文件操作

1.操作CSV文件

'''
np.savetxt(frame,array,fmt="%.18e",delimiter=None)
函数功能：将数组保存到文件中
参数说明：
· frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
· array：存入文件的数组
· fmt：写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e
· delimter：分割字符串，默认是空格
'''

import numpy as np
#scores = np.random.randint(0,100,size=(10,2))
scores = np.array([['张三','78','98'],['李四','89','90'],['王五','65','74']])

#保存csv文件
np.savetxt("score.csv",scores,fmt="%s",delimiter=",",header="姓名,英语,数学",comments="")

'''
np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)
函数功能：将数组保存到文件中
参数说明：
· frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
· dtype：数据类型，可选
· delimiter：分割字符串，默认是任何空格
· skiprows：跳过前面x行
· usecols：读取指定的列，用元组组合
· unpack：如果True，读取出来的数组是转置后的
'''

#读取csv文件 跳过第一行的表头
content = np.loadtxt("score.csv",dtype=np.str_,delimiter=",",skiprows=1)
print(content)

[['张三' '78' '98']
 ['李四' '89' '90']
 ['王五' '65' '74']]

2.np独有的存储解决方案

numpy中还有一种独有的存储解决方案。文件名是以.npy或者npz结尾的。以下是存储和加载的函数：

'''
1. 存储
np.save(fname,a rray)
或np.savez(fname,array)
其中，前者函数的扩展名是.npy，后者的扩展名是.npz，后者是经过压缩的。

2.加载
np.load(fname)
'''

c = np.random.randint(0,10,size=(2,3))
print(c)
#存储
np.save("npfile",c)
#读取
c1 = np.load("npfile.npy")
print(c1)

[[2 9 7]
 [9 3 1]]
[[2 9 7]
 [9 3 1]]

小结：

• np.savetxt和np.loadtxt一般用来操作CSV文件，可以设置header，但是不能存储3维以上的数组。
• np.save和np.load一般用来存储非文本类型的文件，不可以设置header，但是可以存储3维以上的数组。
• 如果想专门的操作csv文件，还存在另一个模块叫做csv，这个模块是python内置的，不需要安装。