numpy 保存到csv 并指定格式

NumPy是Python中一个用于科学计算的库，它支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供了大量的数学函数库。如果你想要将NumPy数组保存到CSV文件，并指定格式，你可以使用NumPy的`numpy.savetxt`函数。这个函数可以将数组保存到文本文件中，例如CSV文件。下面是一个基本的示例：

import numpy as np

# 假设我们有一个NumPy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用savetxt函数将数组保存到CSV文件
np.savetxt('data.csv', data, fmt='%d', delimiter=',', header='Column 1,Column 2,Column 3', comments='')

# fmt参数指定了数据的格式，'%.2f'表示浮点数有两位小数
# delimiter参数定义了分隔符，这里用逗号','
# header参数定义了文件顶部的标题行
# comments参数定义了注释字符，这里设置为空字符串表示不添加注释

这段代码会创建一个名为`data.csv`的文件，并将数组保存到该文件中，数组的每一行对应CSV文件的一行，元素之间用逗号分隔。如果需要指定浮点数的格式，可以更改`fmt`参数。

相关问题

numpy保存为csv

怎样将numpy数组保存为csv文件？

A：可以使用numpy提供的savetxt函数来保存numpy数组为csv文件。具体代码如下：

import numpy as np

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

# 将数组保存为csv文件
np.savetxt('array.csv', arr, delimiter=',')

以上代码将创建一个2行3列的numpy数组，并将其保存为名为array.csv的csv文件，使用逗号作为分隔符。

如果需要保存的numpy数组较大，也可以使用numpy提供的压缩选项来减小文件大小：

# 将数组保存为压缩的csv文件
np.savetxt('array.csv.gz', arr, delimiter=',', fmt='%.2f', compression='gzip')

以上代码将将数组保存为名为array.csv.gz的压缩csv文件，使用逗号作为分隔符，保留小数点后两位。compression选项指定使用gzip压缩文件。

numpy 保存为csv时 使用常规浮点数

在 NumPy 中将数组保存为 CSV 文件时，可以使用 `np.savetxt()` 函数来控制数据的格式，进而使用常规浮点数来保存。示例如下：

import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([0.123456789, 123456789])

# 将数组保存为 CSV 文件，并使用常规浮点数
np.savetxt('data.csv', arr, fmt='%.8f', delimiter=',')

# 读取 CSV 文件
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 打印数据
print(data)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两个数字的 NumPy 数组。然后，我们使用 `np.savetxt()` 函数将数组保存为 CSV 文件，并使用 `fmt` 参数来设置保存的数据格式。在这里，我们使用 `%.8f` 指定了每个浮点数的格式，即最多保留 8 位小数，使用常规浮点数来保存。最后，我们使用 `np.loadtxt()` 函数来读取保存的 CSV 文件，并打印读取的数据。

运行上面的代码，将输出以下结果：

[      0.12345679 123456789.        ]

注意，保存的 CSV 文件中第一个数字现在被打印为常规浮点数，而不是科学计数法。