Numpy数组的保存与读取方法
1.数组以二进制格式保存
np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中，以数组a为例
np.save("filename.npy",a)
b=np.load("filename.npy")
利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy
2.存取文本文件
使用np.savetxt和np.loadtxt只能读写1维和2维的数组
np.savetxt：将数组写入以某种分隔符隔开的文本文件中
np.loadtxt：指定某种分隔符，将文本文件读入到数组中
np.savetxt("filename.txt",a)
b=numpy.loadtxt("filename.txt",delimiter=',')
3.保存为二进制文件
使用数组的tofile函数可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件
a.tofile("filename.bin")
b=np.fromfile("filename.bin",dtype=**)
该方法与np.save有几点区别：
tofile函数只能将数组保存为二进制文件，文件后缀名没有固定要求。这种保存方法对数据读取有要求，np.fromfile需要手动指定读出来的数据的的dtype，如果指定的格式与保存时的不一致，则读出来的就是错误的数据。
tofile函数不能保存当前数据的行列信息，不管数组的排列顺序是C语言格式的还是Fortran语言格式，统一使用C语言格式输出。因此使用np.fromfile读出来的数据是一维数组，需要利用reshape指定行列信息。
例如下面的例子所示：
>>>a=np.arange(0,12)
>>>a.shape=3,4
>>>a
array([[0,1,2,3],
[4,5,6,7],
[8,9,10,11]])
>>>a.tofile("a.bin")
>>>b=np.fromfile("a.bin",dtype=np.float)#按照float类型读入数据
>>>b#读入的数据是错误的
array([2.12199579e-314,6.36598737e-314,1.06099790e-313,
1.48539705e-313,1.90979621e-313,2.33419537e-313])
>>>a.dtype#查看a的dtype
dtype('int32')
>>>b=np.fromfile("a.bin",dtype=np.int32)#按照int32类型读入数据
>>>b#数据是一维的
array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])
>>>b.shape=3,4#按照a的shape修改b的shape
>>>b
array([[0,1,2,3],
[4,5,6,7],
[8,9,10,11]])
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