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

下面是Python实现上述代码的示例：

import os
import numpy as np

# 定义文件路径和文件名
file_path = "/path/to/file/"
file_name = "example.txt"

# 拼接文件全路径
file_full_path = os.path.join(file_path, file_name)

# 如果文件不存在，则新建一个空的numpy数组
if not os.path.exists(file_full_path):
    np.savetxt(file_full_path, np.array([]))

# 读取文件中的数据，并将新数据添加到末尾
data = np.loadtxt(file_full_path)
new_data = np.array([1, 2, 3])
data = np.append(data, new_data)

# 将新的数据保存到文件中
np.savetxt(file_full_path, data)

以上代码中，首先定义了文件路径和文件名，然后拼接成文件的全路径。接着判断文件是否存在，如果不存在，则用numpy保存一个空的数组到文件中。最后读取文件中的数据并将新数据添加到末尾，最后用numpy保存新的数据到文件中。

相关问题

python 已知某路径的txt文档，当该文档不存在时，通过mkdir新建，并将一numpy数组以覆盖的形式txt文档

中存储，该怎么实现？

你可以使用Python中的os和numpy模块来实现这个要求。首先，使用os.path.exists()方法来检查指定路径的txt文档是否存在。如果文档不存在，使用os.mkdir()方法在这个路径下创建新文件夹。接下来，你可以使用numpy.savetxt()方法将numpy数组以txt格式写入文件，如果文档已存在就使用numpy.savetxt()覆盖原来的文档。下面是示例代码：

import os
import numpy as np

file_path = '/path/to/your/txt/file.txt' # 替换为你的文件路径
if not os.path.exists(file_path): # 如果文件不存在，创建新的文件夹并保存numpy数组
    os.mkdir(os.path.dirname(file_path))
    np.savetxt(file_path, numpy_array)
else: # 如果文件已存在，使用numpy.savetxt()覆盖原文件
    np.savetxt(file_path, numpy_array)

这段代码中的numpy_array是你要保存的numpy数组，注意替换file_path为你的文件路径。如果文档不存在，会在该路径下创建新文件夹并写入numpy数组，如果文档已存在，则覆盖原文档。

如何在numpy数组中添加元素

### 向NumPy数组中添加元素

对于向NumPy数组中添加元素的操作，最佳实践通常不是简单地像列表那样追加单个元素。由于NumPy数组在创建时具有固定的大小，频繁改变其尺寸会降低效率。因此，推荐的做法是在构建最终数据结构之前收集所有要加入的数据，之后一次性转换成NumPy数组。

然而，在某些情况下确实需要动态增加数组的内容，可以考虑以下几种方式：

#### 方法一：使用`np.append`

虽然这不是最高效的方式，但对于少量元素的添加仍然适用。需要注意的是每次调用此函数都会创建一个新的数组对象并复制原有数据加上新增部分。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.append(a, [4])  # 添加单一元素
c = np.append(a, [[7], [8]], axis=0)  # 沿着指定轴连接两个数组
print(b)  # 输出: [1 2 3 4]

这种方法适用于偶尔添加几个新值的情况[^1]。

#### 方法二：利用Python列表作为缓冲区

如果预期会有大量的连续写入操作，则先在一个普通的Python列表里累积这些数值，最后再将其转化为NumPy数组可能是更好的选择。这样做的好处是可以避免多次内存分配带来的开销。

temp_list = []
for i in range(5):
    temp_list.append(i * 2)

final_array = np.array(temp_list)
print(final_array)  # 输出: [0 2 4 6 8]

这种方式特别适合于事先不知道确切数量的情况下逐步积累数据。

#### 方法三：预分配大容量数组并通过索引赋值

当已知大致所需存储空间时，预先定义好足够大的空白区域，并通过直接设置特定位置上的值来完成更新过程。这样做不仅减少了不必要的中间状态变化，而且有助于更好地控制程序逻辑流程。

size_estimate = 10
pre_allocated = np.zeros(size_estimate)

index_to_update = 3
new_value = 99
if index_to_update < size_estimate:
    pre_allocated[index_to_update] = new_value
    
print(pre_allocated)  # 假设只修改了一处，其余保持默认零初始化

这种策略尤其适用于那些可以在运行前估计到大概规模的应用场景。