将数组保存为txt文件和npy文件的区别
时间: 2023-05-18 19:06:10 浏览: 148
保存为txt文件时,数组中的每个元素都会被转换为字符串并按照一定的格式写入文件中,这种方式比较简单,但是文件大小会比较大,而且读取时需要进行字符串转换。保存为npy文件时,数组中的元素会以二进制形式直接写入文件中,这种方式文件大小比较小,读取时也比较快速,但是只能被numpy库读取。因此,如果需要在不同的程序之间共享数组数据,可以选择保存为npy文件,否则可以选择保存为txt文件。
相关问题
如何将numpy数组保存为.npy文件
你可以使用 `numpy.save()` 方法将一个 numpy 数组保存为 .npy 文件。以下是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个 numpy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将数组保存为 .npy 文件
np.save('my_array.npy', arr)
```
这将在当前目录下创建一个名为 `my_array.npy` 的文件,其中包含保存的 numpy 数组。你可以使用 `numpy.load()` 方法加载该文件并恢复 numpy 数组:
```python
# 加载 .npy 文件
loaded_arr = np.load('my_array.npy')
# 打印恢复的数组
print(loaded_arr)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5]
```
如果您要保存多个 numpy 数组到同一个文件中,您可以使用 `numpy.savez()` 方法,它允许您将多个数组保存在一个压缩文件中。例如:
```python
# 创建两个 numpy 数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 将两个数组保存在一个 .npz 文件中
np.savez('my_arrays.npz', a=a, b=b)
```
这将在当前目录下创建一个名为 `my_arrays.npz` 的文件,其中包含保存的两个 numpy 数组。你可以使用 `numpy.load()` 方法加载该文件并恢复 numpy 数组:
```python
# 加载 .npz 文件
loaded_data = np.load('my_arrays.npz')
# 从加载的数据中获取数组
loaded_a = loaded_data['a']
loaded_b = loaded_data['b']
# 打印恢复的数组
print(loaded_a)
print(loaded_b)
```
输出:
```
[1 2 3]
[4 5 6]
```
将numpy打开的npy文件转化为txt文件并保存
你可以使用numpy.savetxt()函数将numpy数组保存为文本文件。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
# 读取npy文件到numpy数组
data = np.load('/path/to/npy/file.npy')
# 对数组进行操作 ...
# 将数组保存为txt文件
np.savetxt('/path/to/save/file.txt', data)
```
在这个示例代码中,我们首先使用numpy.load()函数将npy文件读取到一个numpy数组中。然后我们对数组进行一些操作,例如修改元素值。最后,我们使用numpy.savetxt()函数将修改后的数组保存为txt文件。
请注意,保存的txt文件将只包含numpy数组的数据,而不包含任何附加信息,例如数组形状和数据类型。如果需要保存这些信息,你可以使用numpy.savetxt()函数的一些可选参数,例如header和footer。
如果你需要进一步的帮助,请提供更多的上下文和代码。