上一篇中我們簡要帶過了Numpy的數據持久化，在這一篇中將要具體說明Numpy提供的文件存取功能。Numpy可以將數組保存至二進制文件、文本文件，同時支持將多個數組保存至一個文件中。

1. np.tofile() & np.fromfile()

import numpy as npimport osos.chdir("d://")a = np.arange(0,12)a.reshape(3,4)array([[ 0, 1, 2, 3],    [ 4, 5, 6, 7],    [ 8, 9, 10, 11]])a.tofile("a.bin")                  #保存至a.binb = np.fromfile("a.bin", dtype=np.int32) #從文件中加載數組，錯誤的dtype會導致錯誤的結果array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])b.reshape(3,4)array([[ 0, 1, 2, 3],    [ 4, 5, 6, 7],    [ 8, 9, 10, 11]])#讀取的數據將為一維數組，需要使用reshape改變其數組結構

2. np.save() & np.load() & np.savez()

load()和save()用Numpy專用的二進制格式保存數據，它們會自動處理元素類型和形狀等信息。savez()提供了將多個數組存儲至一個文件的能力，調用load()方法返回的對象，可以使用數組名對各個數組進行讀取。默認數組名arr_0,arr_1,arr_2......

np.save("a.npy", a.reshape(3,4))c = np.load("a.npy")carray([[ 0, 1, 2, 3],    [ 4, 5, 6, 7],    [ 8, 9, 10, 11]])

多個數組存儲至一個文件：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b = np.arange(0,1.0,0.1)c = np.sin(b)np.savez("result.npz", a, b, sin_arr=c) #使用sin_arr命名數組cr = np.load("result.npz") #加載一次即可r["arr_0"]array([[1, 2, 3],    [4, 5, 6]])r["arr_1"]array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])r["sin_arr"]array([ 0.    , 0.09983342, 0.19866933, 0.29552021, 0.38941834,    0.47942554, 0.56464247, 0.64421769, 0.71735609, 0.78332691])

可以使用解壓軟件解壓縮.npz文件會得到存儲的各個數組對應的.npy文件以便進行遍歷。

3. savetxt() & loadtxt()

a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)aarray([[ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  2.5],    [ 3. ,  3.5,  4. ,  4.5,  5. ,  5.5],    [ 6. ,  6.5,  7. ,  7.5,  8. ,  8.5],    [ 9. ,  9.5, 10. , 10.5, 11. , 11.5]])np.savetxt("a.txt", a)np.loadtxt("a.txt")array([[ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  2.5],    [ 3. ,  3.5,  4. ,  4.5,  5. ,  5.5],    [ 6. ,  6.5,  7. ,  7.5,  8. ,  8.5],    [ 9. ,  9.5, 10. , 10.5, 11. , 11.5]])np.savetxt("a.txt", a, fmt="%d", delimiter=",") #指定存儲數據類型為整型，分隔符為,np.loadtxt("a.txt", delimiter=',') #以，分隔符讀取array([[ 0.,  0.,  1.,  1.,  2.,  2.],    [ 3.,  3.,  4.,  4.,  5.,  5.],    [ 6.,  6.,  7.,  7.,  8.,  8.],    [ 9.,  9., 10., 10., 11., 11.]])

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