数据的CSV文件存取：
1 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) 2 • frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件 3 • array : 存入文件的数组 4 • fmt : 写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e 5 • delimiter : 分割字符串，默认是任何空格
1 np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None， unpack=False) 2 • frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件 3 • dtype : 数据类型，可选 4 • delimiter : 分割字符串，默认是任何空格 5 • unpack : 如果True，读入属性将分别写入不同变量
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
1 a.tofile(frame, sep='', format='%s') 2 • frame : 文件、字符串 3 • sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制 4 • format : 写入数据的格式
1 p.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='') 2 • frame : 文件、字符串 3 • dtype : 读取的数据类型 4 • count : 读入元素个数，‐1表示读入整个文件 5 • sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型，a.tofile()和np.fromfile()需要配合使用，可以通过元数据文件来存储额外信息。
NumPy的便捷文件存取：
1 np.save(fname, array) 或 np.savez(fname, array) 2 • fname : 文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz 3 • array : 数组变量 4 np.load(fname) 5 • fname : 文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz
NumPy的随机数函数：np.random.*
NumPy的统计函数：np.*
NumPy的梯度函数：
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
---------------------
作者：Famir_Tse
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/famirtse/article/details/80465407
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
