Numpy之数据保存与读取

旧城等待， 2023-07-14 10:51 1阅读 0赞

在[pandas使用的25个技巧][pandas_25]中介绍了几个常用的Pandas的使用技巧，不少技巧在机器学习和深度学习方面很有用处。本文将会介绍Numpy在数据保存和读取方面的内容，这些在机器学习和深度学习方向也大有用处，因为通常我们会采用Numpy和Pandas处理数据，尤其是Pytorch，它和Numpy的结合更为紧密。  
  我们先介绍Numpy的几个函数：

numpy.savez(file, *args, **kwds)
    file:文件名/文件路径
    *args:要存储的数组,可以写多个,如果没有给数组指定Key,Numpy将默认从'arr_0','arr_1'的方式命名
    
    numpy.savez_compressed
    使用办法和numpy.savez一样，但是保存的文件会有压缩，可以减小文件大小。
    
    numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)
    保存为txt文件，fname为文件名称，X为numpy中的变量，fmt为保存格式，delimiter为分隔符。

我们的示例Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020/3/14 15:14
    import numpy as np
    
    # 创建1000*1000的矩阵，元素为0-1之间的随机数
    matrix = np.random.rand(1000, 1000)
    
    # 使用save_z和save_compressed保存maxtrix
    np.savez("rand_matrix", matrix=matrix)
    np.savez_compressed("rand_matrix_compressed", matrix=matrix)
    
    # 保存为txt格式
    np.savetxt("rand_matrix.txt", matrix, fmt="%.6f", delimiter=",")

需要注意的是，savetxt函数最多只能保存2维矩阵，3维以上就会报错，rand\_matrix.txt中的部分内容如下：  
![rand\_matrix.txt][rand_matrix.txt]  
我们看一下保存的文件大小：  
![文件大小][20200314154014340.png]  
可以看到，用savez\_compressed保存的文件会比savez保存的文件小，这是因为该函数在文件打包时进行了压缩。  
  接着是读取npz文件中的内容，我们以rand\_matrix.npz为例，示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020/3/14 15:39
    import numpy as np
    
    # 读取npz文件
    mat = np.load("rand_matrix.npz")["matrix"]
    
    # 输出mat的相关信息
    print(mat.shape)
    print(mat[:5, :5])

输出内容如下：

(1000, 1000)
    [[0.92338524 0.08321306 0.60686435 0.57764367 0.93594528]
     [0.10552397 0.98878422 0.5237701  0.03220633 0.85022735]
     [0.06755187 0.18767634 0.24769326 0.83413499 0.69020446]
     [0.20900975 0.47176702 0.9302718  0.47056681 0.76258641]
     [0.46927451 0.72896195 0.50372099 0.58216099 0.58198673]]

最后，我们将numpy中的矩阵保存为pickle文件，示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020/3/14 15:45
    import numpy as np
    import pickle
    
    # 创建1000*1000的矩阵，元素为0-1之间的随机数
    matrix = np.random.rand(1000, 1000)
    
    # 保存为pickle文件
    with open("rand_matrix.pk", "wb") as f:
        pickle.dump(matrix, f)

生成的文件大小如下：  
![生成的pickle][pickle]  
可以发现生成的pickle文件和numpy中的savez函数保存的文件大小一样。  
  本次分享到此结束，有机会笔者将会介绍一些Git的深入知识。  
  感谢大家阅读~

[pandas_25]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104294475
[rand_matrix.txt]: /images/20230529/8cafd6f160ce4bbbb12d5c4e5137ceb4.png
[20200314154014340.png]: /images/20230529/8baf1ab342bb447c8c72b6905149d57e.png
[pickle]: /images/20230529/12c7554990d14315b76154ab05af978c.png