将NumPy数组转储到csv文件中

有没有办法将NumPy数组转储到CSV文件中? 我有一个2D NumPy数组,需要以人类可读的格式转储它。


#1楼

tofile是执行此操作的便捷函数:

import numpy as np
a = np.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
a.tofile('foo.csv',sep=',',format='%10.5f')

手册页有一些有用的注释:

这是用于快速存储阵列数据的便利功能。 有关字节序和精度的信息会丢失,因此对于要在不同字节序的计算机之间归档数据或传输数据的文件,此方法不是一个好的选择。 这些问题中的一些可以通过将数据输出为文本文件来克服,而这是以速度和文件大小为代价的。

注意。 此功能不会产生多行的CSV文件,而是将所有内容保存到一行。


#2楼

如果要将numpy数组(例如your_array = np.array([[1,2],[3,4]]) )保存到一个单元格,则可以先使用your_array.tolist()转换。

然后使用delimiter=';'将其以普通方式保存到一个单元格中delimiter=';' 并且csv文件中的单元格看起来像这样[[1, 2], [2, 4]]

然后,您可以像这样恢复数组: your_array = np.array(ast.literal_eval(cell_string))


#3楼

将记录数组写为带有标题的CSV文件需要更多的工作。

本示例读取标题为第一行的CSV文件,然后写入相同的文件。

import numpy as np

# Write an example CSV file with headers on first line
with open('example.csv', 'w') as fp:
    fp.write('''\
col1,col2,col3
1,100.1,string1
2,222.2,second string
''')

# Read it as a Numpy record array
ar = np.recfromcsv('example.csv')
print(repr(ar))
# rec.array([(1, 100.1, 'string1'), (2, 222.2, 'second string')], 
#           dtype=[('col1', '<i4'), ('col2', '<f8'), ('col3', 'S13')])

# Write as a CSV file with headers on first line
with open('out.csv', 'w') as fp:
    fp.write(','.join(ar.dtype.names) + '\n')
    np.savetxt(fp, ar, '%s', ',')

请注意,此示例不考虑带逗号的字符串。 要考虑非数字数据的引号,请使用csv包:

import csv

with open('out2.csv', 'wb') as fp:
    writer = csv.writer(fp, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    writer.writerow(ar.dtype.names)
    writer.writerows(ar.tolist())

#4楼

您可以使用pandas 。 它确实需要一些额外的内存,因此并不总是可能的,但是它非常快速且易于使用。

import pandas as pd 
pd.DataFrame(np_array).to_csv("path/to/file.csv")

如果您不想要标题或索引,请使用to_csv("/path/to/file.csv", header=None, index=None)


#5楼

如果要在列中写:

    for x in np.nditer(a.T, order='C'): 
            file.write(str(x))
            file.write("\n")

这里的“ a”是numpy数组的名称,“文件”是要写入文件的变量。

如果要写在行中:

    writer= csv.writer(file, delimiter=',')
    for x in np.nditer(a.T, order='C'): 
            row.append(str(x))
    writer.writerow(row)

#6楼

您也可以使用纯python而不使用任何模块来完成此操作。

# format as a block of csv text to do whatever you want
csv_rows = ["{},{}".format(i, j) for i, j in array]
csv_text = "\n".join(csv_rows)

# write it to a file
with open('file.csv', 'w') as f:
    f.write(csv_text)

#7楼

如前所述,将数组转储到CSV文件的最佳方法是使用.savetxt(...)方法。 但是,有些事情我们应该知道如何正确完成。

例如,如果您有一个numpy数组,其dtype = np.int32

   narr = np.array([[1,2],
                 [3,4],
                 [5,6]], dtype=np.int32)

并想使用savetxt保存为

np.savetxt('values.csv', narr, delimiter=",")

它将数据以浮点指数格式存储为

1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00,4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00

您将必须使用名为fmt的参数来更改格式,如下所示:

np.savetxt('values.csv', narr, fmt="%d", delimiter=",")

以原始格式存储数据

以压缩的gz格式保存数据

另外, savetxt可用于以.gz压缩格式存储数据,这在通过网络传输数据时可能很有用。

我们只需要更改文件的扩展名即可,因为.gz和numpy会自动处理所有内容

np.savetxt('values.gz', narr, fmt="%d", delimiter=",")

希望能帮助到你


#8楼

在Python中,我们使用csv.writer()模块将数据写入csv文件。 该模块类似于csv.reader()模块。

import csv

person = [['SN', 'Person', 'DOB'],
['1', 'John', '18/1/1997'],
['2', 'Marie','19/2/1998'],
['3', 'Simon','20/3/1999'],
['4', 'Erik', '21/4/2000'],
['5', 'Ana', '22/5/2001']]

csv.register_dialect('myDialect',
delimiter = '|',
quoting=csv.QUOTE_NONE,
skipinitialspace=True)

with open('dob.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f, dialect='myDialect')
    for row in person:
       writer.writerow(row)

f.close()

定界符是用于分隔字段的字符串。 默认值为comma(,)。


#9楼

我相信您也可以很简单地完成此操作,如下所示:

  1. 将Numpy数组转换为Pandas数据框
  2. 另存为CSV

例如#1:

    # Libraries to import
    import pandas as pd
    import nump as np

    #N x N numpy array (dimensions dont matter)
    corr_mat    #your numpy array
    my_df = pd.DataFrame(corr_mat)  #converting it to a pandas dataframe

例如#2:

    #save as csv 
    my_df.to_csv('foo.csv', index=False)   # "foo" is the name you want to give
                                           # to csv file. Make sure to add ".csv"
                                           # after whatever name like in the code

#10楼

numpy.savetxt将数组保存到文本文件。

import numpy
a = numpy.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
numpy.savetxt("foo.csv", a, delimiter=",")
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