한 수 있는 방법이 덤프하지 누마피 어레이입니다 CSV 파일로? I have a 2D 누마피 어레이입니다 덤프합니다 하는 그 사람이 읽을 수 있는 형식입니다.
'누마피리사벳스트' 어레이에서는 텍스트 파일로 저장합니다.
import numpy
a = numpy.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
numpy.savetxt("foo.csv", a, delimiter=",")
'판다' 사용할 수 있습니다. # 39 의 않니다 시행하십시오 it& 것이 항상 가능한 것은 몇 가지 추가 메모리로, it& # 39 의 매우 빠르고 쉽게 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
pd.DataFrame(np_array).to_csv("path/to/file.csv")
'테오필레' 는 편리한 기능을 하는 방법:
import numpy as np
a = np.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
a.tofile('foo.csv',sep=',',format='%10.5f')
맨페이지를 는 몇 가지 유용한 유라유라테이코쿠:
>. 이는 편의를 위한 빠른 데이터 저장 기능을 어레이입니다. >. 때문에 이 방법을 사용하지 않는 인디아니스 대한 정보 및 precisiontm 실주했습니다 >. 좋은 선택이 파일내에서 고안되었습니다 데이터를 아카이브하려면 또는 데이터 전송 >. 서로 다른 시스템 사이에 인디아니스. 이러한 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. >. 의해 극복될 수 있는 텍스트 파일로 출력 데이터를 많이 >. 속도 및 파일 크기.
참고. 이 기능은 여러 줄 csv 파일로 저장하기 위해 모든 것을 한 줄, 발생하지 않습니다.
Csv 파일로 먹어서나 기록하십시오 어레이에는 헤더도 单捞磐啊 함께 좀 더 좋았다.
이 예는 CSV 파일 판독합니다 헤더입니다 첫 번째 행에 쓰기뿐만 관심용 같은 파일.
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', ',')
참고로 이 예는 쉼표로 문장열 고려하지 않습니다. ['Csv'] 에 대해 quote 를 사용하여 데이터, 고려해보십시오 비사양 숫자 (https://docs.python.org/2/library/csv.html) 패키지:
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())
앞에서 설명한 바와 어레이입니다 CSV 파일로 사용하는 것이 가장 좋은 방법은 덤프합니다. (.) '' 이사베스트 메서드입니다. 하지만 아직 제대로 안 확신하는 것을 알고 해야 한다.
예를 들어, 누마피 어레이에는 트리프 np.int32 '=' 도 있다.
narr = np.array([[1,2],
[3,4],
[5,6]], dtype=np.int32)
'저장' 를 사용하여 자베스트 원합니다.
np.savetxt('values.csv', narr, delimiter=",")
Data-in 실수 지수 형식으로 저장할 방침이다.
1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00,4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00
'도' 라는 매개변수를 사용하여 프마트 포맷을 변경하여 합니다
np.savetxt('values.csv', narr, fmt="%d", delimiter=",")
원래 포맷으로 데이터를 저장하는 데
또한 ',' 자베스트 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 '압축됨 형식인' .gz 네트워크를 통해 데이터를 전송할 때 유용할 수 있습니다.
방금 변경할 필요가 있다 '는' 와 누마피 .gz 파일의 확장자를 전부 다 알아서 자동으로
np.savetxt('values.gz', narr, fmt="%d", delimiter=",")
이를 통해 희망을
for x in np.nditer(a.T, order='C'):
file.write(str(x))
file.write("\n")
여기 a& # 39, & # 39. # 39, & # 39 이라는 이름을 누마피 어레이입니다 및 file&. 변수 파일에 쓸 수 있다.
writer= csv.writer(file, delimiter=',')
for x in np.nditer(a.T, order='C'):
row.append(str(x))
writer.writerow(row)
내가 이 다음과 같이 간단히 믿겠군 수행할 수도 있습니다.
예) # 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
예를 들어, # 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
순수 파이썬 모듈 사용하지 않고 함께 할 수도 있습니다.
# 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)
누마피 어레이입니다 저장할 경우 (예를 들어 'your_array = np.라이 ([[1.2], [3.4]])') 를 처음 변환하시겠습니까 your_array.tolist () '을 (를)' 한 셀 수 있습니다.
다음 저장하면 & # 39 한 셀 수 있는 일반적인 방법으로 '구분' & # 39 =;;; 그리고 있는 셀을 csv 파일 보일 '이' [[1, 2], [2, 4]]
그럼 이렇게 복원하십시오 어레이입니다 수 있습니다. 'your_array = np.라이 (ast.literal_eval (cell_string)'
우리가 사용하는 Python 의 데이터를 쓸 치버트라이터 () 로 모듈에서는 csv 파일. 이 모듈에서는 모듈에서는 치버트레이더 () 과 비슷하다.
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()
구분 문자는 는 문자열으로 구분하는 데 보다 작은 자연수이다. 쉼표 (,) 는 기본값입니다.