python-numpy

csv文件的写入和存取

写入csv文件

CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值)，是一种常见的文件格式，用来存储批量数据。

写入csv文件

np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
• frame : 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
• fmt : 写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e
• delimiter : 分割字符串，默认是任何空格

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示例：

>>> a = np.arange(100).reshape(5,20)>>> np.savetxt(&#39;a.csv&#39;,a,fmt=&#39;%d&#39;,delimiter=&#39;,&#39;)登录后复制

得到的文件是这样的

0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19
20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39
40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59
60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79
80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99

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改变参数，以浮点数写入

>>> a = np.arange(100).reshape(5,20)>>> np.savetxt(&#39;a.csv&#39;,a,fmt=&#39;%.1f&#39;,delimiter=&#39;,&#39;)登录后复制

0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0,11.0,12.0,13.0,14.0,15.0,16.0,17.0,18.0,19.0
20.0,21.0,22.0,23.0,24.0,25.0,26.0,27.0,28.0,29.0,30.0,31.0,32.0,33.0,34.0,35.0,36.0,37.0,38.0,39.0
40.0,41.0,42.0,43.0,44.0,45.0,46.0,47.0,48.0,49.0,50.0,51.0,52.0,53.0,54.0,55.0,56.0,57.0,58.0,59.0
60.0,61.0,62.0,63.0,64.0,65.0,66.0,67.0,68.0,69.0,70.0,71.0,72.0,73.0,74.0,75.0,76.0,77.0,78.0,79.0
80.0,81.0,82.0,83.0,84.0,85.0,86.0,87.0,88.0,89.0,90.0,91.0,92.0,93.0,94.0,95.0,96.0,97.0,98.0,99.0

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读取csv文件

np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None， unpack=False)
• frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
• dtype : 数据类型，可选
• delimiter : 分割字符串，默认是任何空格
• unpack : 如果True，读入属性将分别写入不同变量

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示例：

>>> b = np.loadtxt(&#39;a.csv&#39;,delimiter=&#39;,&#39;)>>> b
array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,         11.,  12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.],
       [ 20.,  21.,  22.,  23.,  24.,  25.,  26.,  27.,  28.,  29.,  30.,         31.,  32.,  33.,  34.,  35.,  36.,  37.,  38.,  39.],
       [ 40.,  41.,  42.,  43.,  44.,  45.,  46.,  47.,  48.,  49.,  50.,         51.,  52.,  53.,  54.,  55.,  56.,  57.,  58.,  59.],
       [ 60.,  61.,  62.,  63.,  64.,  65.,  66.,  67.,  68.,  69.,  70.,         71.,  72.,  73.,  74.,  75.,  76.,  77.,  78.,  79.],
       [ 80.,  81.,  82.,  83.,  84.,  85.,  86.,  87.,  88.,  89.,  90.,         91.,  92.,  93.,  94.,  95.,  96.,  97.,  98.,  99.]])>>> b = np.loadtxt(&#39;a.csv&#39;,dtype=np.int,delimiter=&#39;,&#39;)>>> b
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36,37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56,57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76,77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96,97, 98, 99]])登录后复制

CSV只能有效存储一维和二维数组
np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组

多维数据的存取

多维数据的写入

a.tofile(frame, sep=&#39;&#39;, format=&#39;%s&#39;)
• frame : 文件、字符串
• sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
• format : 写入数据的格式

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示例;

>>> a = np.arange(100).reshape(5,10,2)>>> a.tofile("a.dat",sep=&#39;,&#39;,format=&#39;%d&#39;)登录后复制

a.dat的内容：

0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99

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如果不指定分隔符，则产生二进制文件，无法用文本编辑器看懂。

多维数据的读取

np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep=&#39;&#39;)
• frame : 文件、字符串
• dtype : 读取的数据类型
• count : 读入元素个数，‐1表示读入整个文件
• sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制

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numpy的随机数函数

NumPy的random子库
np.random.*

函数	说明
rand(d0,d1,...,dn)	根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布
randn(d0,d1,...,dn)	根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布
randint(low[,high,shape])	根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)
seed(s)	随机数种子，s是给定的种子值
shuffle(a)	根据数组a的第1轴进行随排列，改变数组a
permutation(a)	根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组，不改变数组a
choice(a[,size,replace,p])	从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组replace表示是否可能重用元素，默认为False
uniform(low,high,size)	产生具有均匀分布的数组，low起始值，high结束值，size为形状
normal(loc,scale,size)	产生具有正态分布的数组，loc为均值，scale标准差，size为形状
poisson(lam,size)	产生具有泊松分布的数组，lam为随机事件发生率，size为形状

numpy的统计函数

NumPy直接提供的统计类函数
np.*

函数	说明
sum(a,axis=None)	根据给定axis计算数组a相关元素之和，axis整数或元组
mean(a,axis=None)	根据给定axis计算数组a相关元素的期望，axis整数或元组
average(a,axis=None,weights=None)	根据给定axis计算数组a相关元素的加权平均值
std(a,axis=None)	根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差
var(a,axis = None)	根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差
min(a) max(a)	计算数组a中元素的最小值，最大值
argmin(a) argmax(a)	计算数组a中元素的最小值，最大值的降一维后下标
unravel_index(index,shape)	根据shape将一维下标index转换成多维下标
ptp(a)	计算数组a中元素最大值和最小值的差
median(a)	计算数组a中元素的中位数(中值)

axis=None 是统计函数的标配参数

numpy的梯度函数

函数	说明
np.gradient(f)	计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度

梯度：连续值之间的变化率，即斜率
XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值：a, b, c，其中，b的梯度是： (c‐a)/2

>>> a = np.random.randint(0,20,5)>>> np.gradient(a)
array([  9. ,  -0.5,  -2. ,  -3. , -12. ])登录后复制

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