1. Acceso a datos y funciones
1.1 Acceso al archivo CSV de datos
CSV (Valor separado por comas, valor separado por comas) CSV es un formato de archivo común utilizado para almacenar datos por lotes
np.savetxt(frame, array, fmt=‘%.18e’, delimiter=None)
复制代码frame : archivo, cadena o generador, puede ser un archivo comprimido .gz o .bz2
matriz: la matriz para almacenar en el archivo
fmt : el formato del archivo escrito, por ejemplo: %d %.2f %.18e
delimitador: cadena delimitadora, el valor predeterminado es cualquier espacio
a=np.arange(100).reshape(20,5)
np.savetxt('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')
复制代码
np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)
复制代码marco: archivo, cadena o generador, puede ser un archivo comprimido .gz o .bz2
dtype: tipo de datos, opcional
delimitador: cadena delimitadora, el valor predeterminado es cualquier espacio
desempaquetar: si es verdadero, los atributos de lectura se escribirán en diferentes variables
b=np.loadtxt('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.csv',delimiter=',')
b
复制代码CSV solo puede almacenar matrices unidimensionales y bidimensionales de manera efectiva np.savetxt() np.loadtxt() solo puede acceder de manera efectiva a matrices unidimensionales y bidimensionales
1.2 Acceso a datos multidimensionales
¿Cómo acceder a cualquier dato de dimensión?
a.tofile(frame,sep=’ ‘,format=’%s’)
复制代码marco: archivo, cadena
sep: cadena dividida de datos, si es una cadena vacía, escribe el archivo como binario
formato: el formato de los datos escritos
No puedo abrir eso, hermanos, déjenme ver cómo abrirlo más tarde.
np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=’ ')
复制代码marco: archivo, cadena
dtype: el tipo de datos para leer
count: el número de elementos para leer, -1 significa leer todo el archivo
sep: cadena dividida de datos, si es una cadena vacía, escribe el archivo como binario
a=np.arange(400).reshape(5,20,4)
a.tofile('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.dat',sep=',',format='%d')
c=np.fromfile('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.dat',dtype=np.int,sep=',').reshape(50,4,2)
c
复制代码Nota: este método necesita conocer la dimensión y el tipo de elemento de la matriz al guardar el archivo al leer. a.tofile() y np.fromfile() deben usarse juntos, y se puede almacenar información adicional a través del archivo de metadatos
1.3 Acceso conveniente a archivos de Numpy
np.save(fname,matriz) 或 np.savez(fname,matriz)
fname: nombre de archivo, con extensión .npy, la extensión de compresión es .npz matriz: variable de matriz np.load(fname) fname: nombre de archivo, con extensión .npy, la extensión de compresión es .npz
1.4 Sub-biblioteca de funciones de números aleatorios de Numpy
Sub-biblioteca aleatoria de Numpy:
np.random.*
np.random.rand()
np.random.randn()
np.random.randint()
复制代码1.5 Funciones estadísticas de Numpy
Funciones estadísticas proporcionadas directamente por Numpy
np.*
np.std()
np.var()
np.average()
复制代码1.6 Función de gradiente de Numpy
np.gradient(f) calcula el gradiente de los elementos en la matriz f, y cuando f es multidimensional, devuelve el gradiente de gradiente de cada dimensión: la tasa de cambio entre valores continuos, es decir, la pendiente de la coordenada xy eje correspondiente al valor del eje y de tres coordenadas x consecutivas :a,b,c Entre ellos, el gradiente de b es: (ca)/2