Numpy简易教程7——读写文件
在使用NumPy处理数据时，常常需要将数据从文件中读取或者将数据保存到文件中。NumPy提供了一些函数用于实现这些功能。本教程将重点介绍如何使用NumPy读写文件。
1. numpy.savetxt(函数：
numpy.savetxt(函数用于将数组保存到文本文件中。该函数的语法如下：
参数说明：
- fname：保存文件的名称或文件对象。
-X：要保存到文件中的数组。
- fmt：输出的格式，默认为'%.18e'，即科学计数法。
- delimiter：数据之间的分隔符，默认为空格。
- newline：行之间的分隔符，默认为换行符。
- header：文件头部的字符串。
- footer：文件尾部的字符串。
以下是一个保存一维和二维数组的例子：
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
numpy库入门教程基础知识总结np.savetxt('', arr1, fmt='%d')  # 保存一维数组到文件
np.savetxt('', arr2, fmt='%.2f')  # 保存二维数组到文件
```
上述代码会生成两个文本文件，内容如下：
```
```
```
1.002.003.00
4.005.006.00
```
可以看到，'fmt'参数定义了输出的格式，如果数组中含有浮点数，可以用'%.2f'表示保留两位小数。
2. numpy.loadtxt(函数：
numpy.loadtxt(函数用于从文本文件中加载数据到数组中。该函数的语法如下：
参数说明：
- fname：要读取的文件名或文件对象。
- dtype：数据类型，默认为浮点数。
- delimiter：分隔符，默认为None，表示使用空白字符分隔。
- converters：函数或者字典，用于将文件中的每一列值转换为数组元素。默认为None。
- skiprows：跳过文件的前几行，默认为0，表示不跳过。
- usecols：要加载到数组的列索引，默认为None，表示加载所有列。
- unpack：如果为True，将数组的列解包到多个变量中，默认为False。
- ndmin：指定新创建的数组的最小维度，默认为0。
- encoding：指定文件的编码，默认为'bytes'。
以下是一个从文件中加载数据的例子：
```python
import numpy as np
arr1 = np.loadtxt('', dtype=int)  # 从文件加载数据，数据类型为整型
arr2 = np.loadtxt('', delimiter=' ', usecols=(0, 2))  # 从文件加载第1列和第3列的数据
print(arr1)
print(arr2)
```
上述代码会输出以下结果：
```
[12345]
[[1.3.]
[4.6.]]
```
可以看到，'usecols'参数定义了加载哪些列的数据，使用元组指定列索引即可。
3. numpy.load(和numpy.save(函数：
numpy.save(函数用于将数组保存到二进制文件中，numpy.load(函数用于从二进制文件中加载数据。这两个函数可以保存和加载numpy数组对象。
以下是一个保存和加载数组的例子：
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.save('arr1.npy', arr1)  # 保存arr1到arr1.npy文件
np.save('arr2.npy', arr2)  # 保存arr2到arr2.npy文件

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