背景

什么是 NumPy 呢？

NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：

• 执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。
• 计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。例如，镜像图像、按特定角度旋转图像等。
• 在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值计算。如：矩阵乘法、求逆、换位、加法等。NumPy 数组用于存储训练数据和机器学习模型的参数。

输入和输出

numpy 二进制文件

save()、savez()和load()函数以 numpy 专用的二进制类型（npy、npz）保存和读取数据，这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息，使用它们读写数组非常方便，但是save()输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。

npy格式：以二进制的方式存储文件，在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息（ndim，dtype，shape等），可以用二进制工具查看内容。

npz格式：以压缩打包的方式存储文件，可以用压缩软件解压。

• numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) Save an array to a binary file in NumPy .npy format.
• numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII') Load arrays or pickled objects from .npy, .npz or pickled files.

【例】

import numpy as npoutfile = r'.\test.npy'
np.random.seed(20200619)
x = np.random.uniform(0, 1, [3, 5])
np.save(outfile, x)
y = np.load(outfile)
print(y)
# [[0.01123594 0.66790705 0.50212171 0.7230908  0.61668256]
#  [0.00668332 0.1234096  0.96092409 0.67925305 0.38596837]
#  [0.72342998 0.26258324 0.24318845 0.98795012 0.77370715]]

• numpy.savez(file, *args, **kwds) Save several arrays into a single file in uncompressed .npz format.

savez()第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, …。

savez()输出的是一个压缩文件（扩展名为npz），其中每个文件都是一个save()保存的npy文件，文件名对应于数组名。load()自动识别npz文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字获取数组的内容。

【例】将多个数组保存到一个文件，可以使用numpy.savez()函数。

import numpy as npoutfile = r'.\test.npz'
x = np.linspace(0, np.pi, 5)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
np.savez(outfile, x, y, z_d=z)
data = np.load(outfile)
np.set_printoptions(suppress=True)
print(data.files)  
# ['z_d', 'arr_0', 'arr_1']print(data['arr_0'])
# [0.         0.78539816 1.57079633 2.35619449 3.14159265]print(data['arr_1'])
# [0.         0.70710678 1.         0.70710678 0.        ]print(data['z_d'])
# [ 1.          0.70710678  0.         -0.70710678 -1.        ]

用解压软件打开 test.npz 文件，会发现其中有三个文件：arr_0.npy,arr_1.npy,z_d.npy，其中分别保存着数组x,y,z的内容。

文本文件

savetxt()，loadtxt()和genfromtxt()函数用来存储和读取文本文件（如TXT，CSV等）。genfromtxt()比loadtxt()更加强大，可对缺失数据进行处理。

• numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None) Save an array to a text file.

  • fname：文件路径
  • X：存入文件的数组。
  • fmt：写入文件中每个元素的字符串格式，默认’%.18e’（保留18位小数的浮点数形式）。
  • delimiter：分割字符串，默认以空格分隔。

• numpy.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None) Load data from a text file.

  • fname：文件路径。
  • dtype：数据类型。
  • skiprows：跳过多少行，一般跳过第一行表头。
  • usecols：读取指定的列，索引，元组类型。
  • unpack：当加载多列数据时是否需要将数据列进行解耦赋值给不同的变量。

【例】写入和读出TXT文件。

import numpy as npoutfile = r'.\test.txt'
x = np.arange(0, 10).reshape(2, -1)
np.savetxt(outfile, x)
y = np.loadtxt(outfile)
print(y)
# [[0. 1. 2. 3. 4.]
#  [5. 6. 7. 8. 9.]]

test.txt文件如下：

0.000000000000000000e+00 1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00 4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00 7.000000000000000000e+00 8.000000000000000000e+00 9.000000000000000000e+00

【例】写入和读出CSV文件。

import numpy as npoutfile = r'.\test.csv'
x = np.arange(0, 10, 0.5).reshape(4, -1)
np.savetxt(outfile, x, fmt='%.3f', delimiter=',')
y = np.loadtxt(outfile, delimiter=',')
print(y)
# [[0.  0.5 1.  1.5 2. ]
#  [2.5 3.  3.5 4.  4.5]
#  [5.  5.5 6.  6.5 7. ]
#  [7.5 8.  8.5 9.  9.5]]

test.csv文件如下：

0.000,0.500,1.000,1.500,2.000
2.500,3.000,3.500,4.000,4.500
5.000,5.500,6.000,6.500,7.000
7.500,8.000,8.500,9.000,9.500

genfromtxt()是面向结构数组和缺失数据处理的。

• numpy.genfromtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=''.join(sorted(NameValidator.defaultdeletechars)), replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt="f%i", unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes') Load data from a text file, with missing values handled as specified.
  • names：设置为True时，程序将把第一行作为列名称。

data.csv文件如下：

id,value1,value2,value3
1,123,1.4,23
2,110,0.5,18
3,164,2.1,19

【例】

import numpy as npoutfile = r'.\data.csv'
x = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1)
print(x)
# [[  1.  123.    1.4  23. ]
#  [  2.  110.    0.5  18. ]
#  [  3.  164.    2.1  19. ]]x = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1, usecols=(1, 2))
print(x)
# [[123.    1.4]
#  [110.    0.5]
#  [164.    2.1]]val1, val2 = np.loadtxt(outfile, delimiter=',', skiprows=1, usecols=(1, 2), unpack=True)
print(val1)  # [123. 110. 164.]
print(val2)  # [1.4 0.5 2.1]

【例】

import numpy as npoutfile = r'.\data.csv'
x = np.genfromtxt(outfile, delimiter=',', names=True)
print(x)
# [(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., 0.5, 18.) (3., 164., 2.1, 19.)]print(type(x))  
# <class 'numpy.ndarray'>print(x.dtype)
# [('id', '<f8'), ('value1', '<f8'), ('value2', '<f8'), ('value3', '<f8')]print(x['id'])  # [1. 2. 3.]
print(x['value1'])  # [123. 110. 164.]
print(x['value2'])  # [1.4 0.5 2.1]
print(x['value3'])  # [23. 18. 19.]

data1.csv文件

id,value1,value2,value3
1,123,1.4,23
2,110,,18
3,,2.1,19

【例】

import numpy as npoutfile = r'.\data1.csv'
x = np.genfromtxt(outfile, delimiter=',', names=True)
print(x)
# [(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., nan, 18.) (3.,  nan, 2.1, 19.)]print(type(x))  
# <class 'numpy.ndarray'>print(x.dtype)
# [('id', '<f8'), ('value1', '<f8'), ('value2', '<f8'), ('value3', '<f8')]print(x['id'])  # [1. 2. 3.]
print(x['value1'])  # [123. 110.  nan]
print(x['value2'])  # [1.4 nan 2.1]
print(x['value3'])  # [23. 18. 19.]

文本格式选项

• numpy.set_printoptions(precision=None,threshold=None, edgeitems=None,linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None,formatter=None, sign=None, floatmode=None, **kwarg) Set printing options.
  • precision：设置浮点精度，控制输出的小数点个数，默认是8。
  • threshold：概略显示，超过该值则以“…”的形式来表示，默认是1000。
  • suppress：当suppress=True，表示小数不需要以科学计数法的形式输出，默认是False。
  • nanstr： String representation of floating point not-a-number，默认nan。
  • infstr：String representation of floating point infinity，默认inf。

These options determine the way floating point numbers, arrays and other NumPy objects are displayed.

【例】

import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4)
x = np.array([1.123456789])
print(x)  # [1.1235]np.set_printoptions(threshold=20)
x = np.arange(50)
print(x)  # [ 0  1  2 ... 47 48 49]np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
print(x)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
#  24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
#  48 49]eps = np.finfo(float).eps
x = np.arange(4.)
x = x ** 2 - (x + eps) ** 2
print(x)  
# [-4.9304e-32 -4.4409e-16  0.0000e+00  0.0000e+00]
np.set_printoptions(suppress=True)
print(x)  # [-0. -0.  0.  0.]x = np.linspace(0, 10, 10)
print(x)
# [ 0.      1.1111  2.2222  3.3333  4.4444  5.5556  6.6667  7.7778  8.8889
#  10.    ]
np.set_printoptions(precision=2, suppress=True, threshold=5)
print(x)  # [ 0.    1.11  2.22 ...  7.78  8.89 10.  ]

• numpy.get_printoptions() Return the current print options.

【例】

import numpy as npx = np.get_printoptions()
print(x)
# {
# 'edgeitems': 3, 
# 'threshold': 1000, 
# 'floatmode': 'maxprec', 
# 'precision': 8, 
# 'suppress': False, 
# 'linewidth': 75, 
# 'nanstr': 'nan', 
# 'infstr': 'inf', 
# 'sign': '-', 
# 'formatter': None, 
# 'legacy': False
# }

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我是 终身学习者“老马”，一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。

我崇尚分享，渴望成长，于2010年创立了“LSGO软件技术团队”，并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”，也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。

愿我们一起学习，一起进步，相互陪伴，共同成长。

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