numpy文件读写操作

介绍

Python在计算中常常需要从文件中读入数据，数据文件可能包括注释、缺省值（默认值）和空行等，文件中的列可以是按照固定宽度对齐或者由一个、多个分隔符分开，而且，文件可能有描述性的首行和脚注等，导致实际使用Python的文件和字符串操作时难于处理和分析。

numpy中提供了多个从文件中读入数据的函数，最简单的为np.loadtxt，可以处理多种情况，复杂的有np.genfromtxt，可以更好的处理缺失值和脚注信息等

保存和读取文件

可以使用np.save直接以二进制方式写入numpy数组到文件中：

np.save( ' 文件名.npy' , 数组 )    #其中.npy可以省略，会默认扩展名为.npy

然后使用np.load载入存入的数组数据：

x = np.load('文件名.npy')    #此时.noy扩展名必须加上

np.loadtxt

np.loadtxt函数的原型为

其中dtype指定各列的类型

comments：忽略文件中以此符号为开头的

delimiter：列与列之间的分隔符

converters：可以指定列的类型，转换为指定的类型

skiprows：跳过指定的行，默认为0

usecols：哪些列需要读取，列的索引序列

unpack：缺省范围一个多维数组，指定为true，将每列返回一个不同的变量

ndim：返回的矩阵至少有多少维度，单维轴将被压缩