1,文件的存取可以是二进制类型,也可以是文本文件。numpy的二进制文件又可以是有格式的和没有格式的类型。tofile()可以很简单的将数组以二进制的形式写进到文件里面,同时fromfile()也可以方便的读回数据。 >>> a 发现要保持原来的形式还是比较麻烦的。其实还有更加简单的命令:save(),load()简单直观。(注意扩展名) >>> np.save('a.npy',a) 也可以使用savez()命令同时存储多个数组。 >>> np.savez('a.npz',a,b) >>> d=np.load('a.npz') >>> d['arr_0'] 若是存储为文本文件,使用:savextxt(),loadtxt(),可以处理一维,二维数组文件。也可以用这两个命令读写CSV格式的文本文件。 >>> a 其实在python中可以open()命令来读出txt文件,然后使用readlines()命令读取整个文件。 2,内存映射,当需要存取一个很大的文件里面的小部分的数据的时候,读入整个文件显然是非常的浪费资源的。于是要使用到内存映射的方法。 memmap(filename,dtype=uint8,mode=“r+”,offset=0,shape,order=‘C’)其中,offset是文件中存储数据的起始位置;mode可以是c(不写入的修改)r+(可读写)w+(创建或是覆盖已有文件)。 >>> a 到此,numpy中个人觉得比较重要的知识点就学习完了。接下来将会学习的是matplotlib绘图,后面还要学习一种python的UI,接下来是python opencv。敬请期待! 参考书目: 《python科学计算》 《机器学习实战》 |
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