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在数据分析中，经常需要从文件中读取数据或将数据写入文件，常用的存储文件的格式有文本文件、CSV格式文件、二进制格式文件和多维数据文件等。
**numpy.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None,newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)**
主要参数：
fname：文件、字符串或产生器，可以是.gz 或.bz2 的压缩文件
array：存入文件的数组（一维数组或者二维数组）
fmt：写入文件的格式，如：%d，%.2f，%.18e，默认值是%.18e 可选项
delimiter: 分隔符，通常情况是str可选
header:将在文件开头写入的字符串
footer:将在文件尾部写入的字符串
comments： 将附加到header和footer字符串的字符串，以将其标记为注释。
默认值：'＃' encoding:用于编码输出文件的编码。
import numpy as np
arr = np.arange(12).reshape(3,4)
#fmt缺省取%.18e(浮点数）
#分割符默认是空格，写入文件保存在当前目录
np.savetxt('test-1.txt',arr)
#fmt:%d 写入文件的元素是十进制整数,分割符为逗号",",写入文件保存在当前目录
np.savetxt('test-2.txt',arr,fmt='%d',delimiter=',')
#在test-3.txt文件头部和尾部增加注释，头部 #test-3，尾部 # 数据写入注释，写入文件的元素是字符串
np.savetxt('test-3.txt',arr,fmt='%s',delimiter=',',header=\
'test-3',footer='测试数据',encoding='utf-8')
#在test-4.txt文件头部加##test-4注释
np.savetxt('test-4.txt',arr,fmt='%f',delimiter=',',header=
'test-4',comments='###')
#将arr数组保存为csv文件
np.savetxt('test-1.csv',arr,fmt='%d',header='test-1')
numpy.loadtxt(fname,dtype=type'float'>,comments='#',delimiter=None, converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0,encoding=‘bytes')
#参数说明：
fname：被读取的文件名（文件的相对地址或者绝对地址）
dtype：指定读取后数据的数据类型
comments： 跳过文件中指定参数开头的行（即不读取）
delimiter：指定读取文件中数据的分割符
converters： 对读取的数据进行预处理
skiprows：选择跳过的行数
usecols：指定需要读取的列
unpack：选择是否将数据进行向量输出
encoding：对读取的文件进行预编码
a = np.loadtxt('test-1.txt')
#读入当前目录下的文件 test-1.txt
print(a)
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]]
# skiprows:指跳过前1行, 如果设置skiprows=2, 就会跳过前两行,数据类型设置为整型.
a = np.loadtxt('test-1.txt', skiprows=1, dtype=int)
print(a)
[[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
# comment, 如果行的开头为#就会跳过该行
a = np.loadtxt('test-4.txt', skiprows=2, comments='#',delimiter=',')
b = np.loadtxt('test-4.txt',comments='#',delimiter=',')
print(a,b,sep='\n')
[[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]]
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]]
# usecols:指定读取的列，若读取0,2两列
aa = np.loadtxt('test-3.txt',dtype=int, skiprows=1,delimiter=',',usecols=(0, 2))
#unpack是指会把每一列当成一个向量输出, 而不是合并在一起。
(a, b) = np.loadtxt('test-2.txt', dtype=int, skiprows=1,
comments='#', delimiter=',',
usecols=(0, 2), unpack=True)
print(aa,a, b,sep='\n')
[[ 0 2]
[ 4 6]
[ 8 10]]
[4 8]
[ 6 10]
#读取csv文件
aa = np.loadtxt('test-1.csv',skiprows=1)
print(aa)
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]]
save函数将数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。会自动处理元素类型和形状等信息。
savez函数将多个数组压缩到一个扩展名为npz的文件，其中每个文件都是一个save()保存的npy文件，文件名和数组名相同
save()或savez()函数的格式：
numpy.save(file,array) numpy.savez(file,array)
load()函数的格式： numpy.load(file)
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print('原数组a:\n',a)
np.save('arr1.npy', a) #将数据存储为npy,保存时可以省略扩展名，默认.npy
c = np.load('arr1.npy') #读取arr1.npy的数据,读取数据时不能省略 .npy
print('读取后的数据：\n',c)
ar = np.arange(6).reshape(3,2)
print('保存前的数组:',a,ar,sep='\n')
np.savez('arr2.npz',a,ar) #多数组存储，默认文件名.npz
b = np.load('arr2.npz')
print('读取后的数据：')
print(b['arr_0'],b['arr_1'],sep='\n')
原数组a:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
读取后的数据：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
保存前的数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
读取后的数据：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
for i in b.items():
print(i)
('a', array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]]))
('ar', array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]]))
