Numpy-with-io

NumPyを使用したI/O

ndarrayオブジェクトは、ディスクファイルに保存したり、ディスクファイルからロードしたりできます。 利用可能なIO機能は次のとおりです-

• * load（）および save（）関数は/numPyバイナリファイルを処理します（ *npy 拡張子付き）
• * loadtxt（）および savetxt（）*関数は通常のテキストファイルを処理します

NumPyは、ndarrayオブジェクト用のシンプルなファイル形式を導入しています。 この .npy ファイルは、ファイルが異なるアーキテクチャの別のマシン上にある場合でもアレイが正しく取得されるように、ディスクファイルにndarrayを再構築するために必要なデータ、形状、dtypeおよびその他の情報を保存します。

numpy.save（）

• numpy.save（）ファイルは、入力配列を *npy 拡張子を持つディスクファイルに保存します。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.save('outfile',a)

*outfile.npy* から配列を再構築するには、* load（）*関数を使用します。

import numpy as np
b = np.load('outfile.npy')
print b

それは次の出力を生成します-

array([1, 2, 3, 4, 5])

save（）およびload（）関数は、追加のブール値パラメーター allow_pickles を受け入れます。 Pythonのpickleは、ディスクファイルに保存したり、ディスクファイルから読み取ったりする前に、オブジェクトをシリアル化および非シリアル化するために使用されます。

savetxt（）

単純なテキストファイル形式での配列データの保存と取得は、* savetxt（）および loadtxt（）*関数を使用して行われます。

例

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
np.savetxt('out.txt',a)
b = np.loadtxt('out.txt')
print b

それは次の出力を生成します-

[ 1.  2.  3.  4.  5.]

savetxt（）およびloadtxt（）関数は、ヘッダー、フッター、区切り文字などの追加のオプションパラメーターを受け入れます。