NumPy 데이터 액세스

NumPy 배열 액세스
CSV 파일

CSV 파일 소개

CSV 파일(Comma-Separated Value)은 대량 데이터를 저장하는 데 사용되는 일반적인 파일 형식입니다.예를 들어 CSV 파일로 저장된 표는 헤더나 배열에 관계없이 쉼표로 구분되어 표의 원래 모양에 따라 저장된다.

NumPy를 CSV 파일로 내보내기

np.savetxt(frame, array, fmt = ‘%. 18e’, delimiter = None);

frame: 파일, 문자열 생성기, 예.gz 또는.bz2의 압축 파일;

array: 파일에 저장된 수조;

fmt: 파일에 쓰는 형식, 예를 들어%d,%.2f,%.18e;

delimiter: 문자열을 분할하고 기본값은 공백이며 CSV 형식은 쉼표로 변경해야 합니다.

a = np.arange(100).reshape(5, 20)
np.savetxt('a.csv', a, fmt = '%d', delimiter = ',')

NumPy CSV 파일 읽기

np.loadtst(frame, dtype = np.float, delimiter = Node, unpack = False);

frame: 파일, 문자열 생성기, 예.gz 또는.bz2의 압축 파일;

dtype: 데이터 형식, 선택 가능;

delimiter: 문자열을 분할하고 기본값은 공백이며 CSV 형식은 쉼표로 변경해야 합니다.

unpack: 기본값은 Flase이며 True인 경우 읽기 속성은 각각 다른 변수에 기록됩니다.

b = np.loadtxt('a.csv', dtype = np.int, delimiter = ',')

CSV 파일의 한계

CSV는 1차원과 2차원 수조만 유효하게 저장할 수 있다.

np.savetxt () 와np.loadtxt () 는 1차원과 2차원 그룹만 유효하게 접근할 수 있습니다.

다차원 데이터 접근

스토리지 파일

.tofile(frame, sep = ”, format = ‘%s’);

frame: 파일, 문자 창설;

sep: 데이터 분할 문자열로 빈 문자열이면 파일을 2진법으로 씁니다.

format: 데이터를 쓰는 형식입니다.

a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)
a.tofile('b.dat', sep = ',', format = '%d')
#      b.dat         ，      0 99        

파일 읽기

np.fromfile(frame, dtype = float, count = - 1, sep = ”)

frame: 파일, 문자열,

dtype: 읽는 데이터 형식;

count: 원소 개수를 읽고 -1은 전체 파일을 읽는 것을 의미한다.

sep: 데이터 분할 문자열로 빈 문자열이면 파일을 2진법으로 씁니다.

a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)
a.tofile("b.dat", dtype = np.int, sep = ',')
c = np.fromfile('b.dat', dtype = np.int, sep = ',')
c
#     ：array([0,1 ,2, ..., 97, 98, 99])

주의: 이 방법은 읽을 때 파일을 저장할 때 그룹의 차원과 요소 형식을 알아야 합니다. 즉,np.tofile () 및 np.fromfile () 은 함께 사용해야 합니다.

NumPy의 간편한 파일 액세스

np.save(frame,array) 또는np.savez(frame, array)

frame: 파일 이름,.npy는 확장자입니다. 압축 확장자는.npz

array:수조 변수

np.load(fname)

fname: 파일 이름,.npy 또는.npz는 확장자입니다.

a = arange(100).reshape(5, 10, 2)
np.savw('a.npy', a)
b = np.load('a.npy')
# b a