生成csv文件和npy文件

如何在Python中创建CSV文件和NumPy NPY文件
创建CSV文件
为了创建CSV文件，可以使用numpy.savetxt()函数来直接保存NumPy数组至CSV文件，或者通过Pandas库中的DataFrame对象更灵活地操作并保存数据。
当采用numpy.savetxt()方式时，可以通过指定分隔符以及可选的头部信息来进行基本配置：
import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将 NumPy 数组导出到 CSV 文件，并添加标题行
np.savetxt('data_with_header.csv', data, delimiter=',', header="Col1,Col2,Col3", comments='') # 使用comments=''防止header被当作注释处理[^3]
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另一种更为通用的方式是利用Pandas库，它允许更加复杂的表格结构定义，包括列名设置等特性。以下是基于Pandas的例子：
import pandas as pd
import numpy as np

# 构建 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({
'Column1': [1, 4],
'Column2': [2, 5],
'Column3': [3, 6]
})

# 导出为 CSV 文件
df.to_csv('pandas_data.csv', index=False) # 设置index=False不写入索引列[^4]
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创建NPY文件
对于NPY文件而言，这是专门用于存储单个NumPy数组的数据格式，具有高效性和便捷性的特点。要将NumPy数组保存为.npy文件，只需调用numpy.save()方法即可完成此过程。
下面是具体的实现代码片段：
import numpy as np

# 定义一个二维数组作为示例
array_to_save = np.random.rand(10, 10)

# 保存该数组到 .npy 文件
np.save('saved_array.npy', array_to_save)
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如果希望加载之前保存过的.npz或.npy文件，则应分别使用numpy.load()命令读取相应类型的文件内容回到内存中继续工作。