np.savetxt追加数据
时间: 2024-06-08 21:02:06 浏览: 197
np.savetxt函数无法直接追加数据到已有的文件中。每次调用np.savetxt函数时,它都会覆盖原有文件并创建一个新的文件。如果需要追加数据到已有文件中,可以使用其他方法,例如使用np.savetxt函数将数据保存到临时文件中,然后再将临时文件中的数据追加到目标文件中。
以下是一个示例代码,演示了如何追加数据到已有文件中:
```python
import numpy as np
# 假设已有文件a.txt,其中包含一些数据
existing_data = np.loadtxt('a.txt')
# 要追加的新数据
new_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将新数据保存到临时文件temp.txt中
np.savetxt('temp.txt', new_data)
# 将临时文件中的数据追加到已有文件中
with open('a.txt', 'a') as file:
np.savetxt(file, np.loadtxt('temp.txt'))
# 删除临时文件
os.remove('temp.txt')
```
在上述代码中,首先使用np.loadtxt函数加载已有文件中的数据。然后,将要追加的新数据保存到临时文件temp.txt中,再将临时文件中的数据追加到已有文件a.txt中。最后,删除临时文件。
相关问题
处理CSV文件:np.genfromtxt()与np.savetxt()的高级用法。
`numpy`库中的`genfromtxt()`函数用于从文本文件读取CSV数据,并将其转换为二维数组,而`savetxt()`函数则用于将数组数据保存到CSV文件中。这两个函数都是处理CSV文件的高级工具,它们支持多种选项来适应不同的需求。
**np.genfromtxt()高级用法**:
1. **指定分隔符**: 可以通过`delimiter`参数指定字段之间的分隔符,默认为空格或逗号,如`delimiter=','`。
2. **数据类型**: 如果你知道数据的预期类型,可以设置`dtype`参数,例如`dtype={'names': ('col1', 'col2'), 'formats': ('f8', 'i4')}`,表示列名和对应的数据类型。
3. **缺失值处理**: 可以设置`missing_values`或` filling_values`处理缺失值,如`filling_values=-999`。
4. **行和列选择**: 使用`usecols`和`skip_header`等参数可以选择需要的列和跳过标题行。
```python
import numpy as np
data = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=',', names=True, dtype=None) # 假设第一行为列名
```
**np.savetxt()高级用法**:
1. **自定义分隔符**: 使用`delimiter`参数可以改变保存文件时的字段分隔符,如`delimiter=';'`。
2. **数据格式化**: 可以通过`fmt`参数控制每个元素如何被格式化,例如`fmt='%d'`代表整数格式。
3. **追加模式**: `mode='a'`会以追加的方式写入,而不是默认覆盖现有文件。
```python
data_to_save = np.array([('John', 25), ('Jane', 30)], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])
np.savetxt('output.csv', data_to_save, delimiter='|', fmt="%s|%d", header="name|age", comments='') # 带头信息
```
打开一个已知路径的txt文档,如果没有则新建,并保一个numpy数组通过np.savetxt写入txt文档中,python实现上述代码
可以使用以下代码实现:
```python
import os
import numpy as np
# 文件路径
file_path = r"path/to/file.txt"
# 判断文件是否存在
if os.path.exists(file_path):
# 如果文件已经存在,则直接读取numpy数组
arr = np.loadtxt(file_path)
else:
# 如果文件不存在,则新建空numpy数组
arr = np.empty((0, 3))
# 新增一行数据
new_data = np.array([1, 2, 3]) # 假设数据为 [1, 2, 3]
arr = np.vstack([arr, new_data])
# 写入txt文档
np.savetxt(file_path, arr, fmt="%d")
```
以上代码会判断指定路径的文本文件是否存在,如果存在,则读取文件中的numpy数组;如果不存在,则新建一个空的numpy数组。然后把新的数据追加到numpy数组中,并使用`np.savetxt`函数将数据写入txt文档。注意,`fmt="%d"`的作用是将numpy数组中的浮点数转换成整数写入文本文件中。
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