Numpy中数据的存储和读取

ndarray对象的文本类文件保存和读取

使用 savetxt 和 loadtxt 将Numpy数组保存成/读取自文本类型的文件（.txt 或者 .csv 这类可以使用文本类软件直接打开查看的文件类型）

在 savetxt 和 loadtxt 函数中，作为文件名称传入的参数必须带有扩展名

>>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

>>> np.savetxt('new_file.csv', arr)
>>> np.savetxt('new_file.txt', arr)

>>> np.loadtxt('new_file.csv')
array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.])
>>> np.loadtxt('new_file.txt')
array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.])

当然 savetxt 和 loadtxt 还可以传入其他参数使得操作更加复杂：

https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.savetxt.html#numpy.savetxt

https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.loadtxt.html#numpy.loadtxt

更加复杂的保存操作可以使用 genfromtxt 函数完成，可以处理一些诸如缺失值、忽略值等复杂的问题

https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.genfromtxt.html#numpy.genfromtxt

另外，对CSV文件的读取和保存可以结合 pandas 使用

ndarray对象的二进制文件保存和读取

二进制文件虽然不能直接使用文本类软件打开查看其中的内容，但是比文本类文件的保存形式，有着更快的保存和读取速度

使用 save 和 load 可以将单个ndarray对象保存成/读取自 .npy 为拓展名的二进制文件
- save('filename',A): 其中第一个参数可以不指定后缀 .npy，也可以包含 .npy 后缀
- load('filename'): 这里的文件名必须包含 .npy/.npz 后缀，即使用带有拓展名的完整名称
使用 savez 保存多个ndarray到一个拓展名为 .npz 的文件中：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.savez.html#numpy.savez
使用 savez_compressed 可以保存压缩后的 .npz 文件：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.savez_compressed.html#numpy.savez_compressed