📂 目录

  • NumPy 中的文件保存与加载方式
  • save() 与 load()：二进制 .npy 格式
  • savetxt() 与 loadtxt()：文本格式
  • savez() 与 savez_compressed()：多个数组的存档
  • 自定义分隔符与格式控制
  • 出站链接
  • 参考资料

💾 NumPy 中的文件保存与加载方式

NumPy 提供了多种将数组保存到磁盘和从磁盘读取数组的接口，常见格式包括：

  • .npy：NumPy 专有二进制格式（推荐）
  • .npz：压缩或未压缩的多个 .npy 文件集合
  • .txt / .csv：人类可读文本格式

🗂️ save() 与 load()：二进制 .npy 格式

保存为 .npy 文件

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
np.save('array.npy', a)

加载 .npy 文件

b = np.load('array.npy')

该方法高效、支持所有 NumPy 数据类型和结构。

📃 savetxt() 与 loadtxt()：文本格式

保存为 .txt 或 .csv

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.savetxt('data.txt', a, delimiter=',', fmt='%d')

加载文本数据

b = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=int)

fmt 可设置格式，如 %f, %d, %.2f 等。

📦 savez() 与 savez_compressed()：保存多个数组

保存多个数组

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[4, 5], [6, 7]])
np.savez('data.npz', arr1=a, arr2=b)

加载 .npz 文件

data = np.load('data.npz')
print(data['arr1'])
print(data['arr2'])

使用压缩版

np.savez_compressed('data_compressed.npz', arr1=a, arr2=b)

🧩 自定义分隔符与格式控制

savetxt() 提供多种参数可定制输出格式：

np.savetxt('data.tsv', a, delimiter='\t', fmt='%.3f')

loadtxt() 同样支持设置 usecols, skiprows, dtype, unpack 等参数来精确控制导入行为。

🔗 出站链接

📚 参考资料

接下来是 「NumPy Matplotlib」 可视化部分，要我继续整理这一节内容吗？