读取和写入数组数据到文件

将NumPy数组保存到磁盘是处理数值数据时的一项主要任务，以便后续使用、共享或作为大型数据处理流程的一部分。反之，将文件中的现有数据加载到NumPy数组中也同样需要。NumPy为这些输入/输出（I/O）操作提供了直接且高效的函数，支持简单的文本格式和优化的二进制格式。

保存和加载文本格式数据

文本文件，例如逗号分隔值（CSV），人类可读，易于在不同应用间共享。NumPy提供了与这些格式交互的函数。

保存数组到文本文件

np.savetxt() 函数将NumPy数组保存到文本文件。它的基本用法需要文件名和要保存的数组。

import numpy as np

# 创建一个示例二维数组
data_array = np.arange(12, dtype=np.float32).reshape(3, 4)
print("原始数组:")
print(data_array)

# 将数组保存到文本文件（例如CSV）
np.savetxt('data_array.csv', data_array, delimiter=',')

print("\n数组已保存到 data_array.csv")

默认情况下，np.savetxt() 使用空格作为分隔符。我们指定了 delimiter=',' 来创建一个标准CSV文件。您还可以使用 fmt 参数 (parameter)控制数字的输出格式。例如，fmt='%.4f' 会将浮点数保存为带4位小数的格式。

从文本文件加载数组

要从文本文件加载数据到NumPy数组，请使用 np.loadtxt()。您需要提供文件名，并且通常需要提供文件中使用的分隔符。

# 从文本文件加载数组
loaded_array_text = np.loadtxt('data_array.csv', delimiter=',')

print("\n从 data_array.csv 加载的数组:")
print(loaded_array_text)
print("数据类型:", loaded_array_text.dtype)

请注意，np.loadtxt() 默认假定所有数据都可以转换为浮点数。如果数据包含不同类型或有标题行，您可能需要使用更高级的选项（例如 dtype 或 skiprows 参数 (parameter)），或者考虑使用 Pandas 进行更灵活的文本文件解析，我们将在下一章介绍。

文本文件便于检查和共享，但在存储空间和I/O速度方面效率不高，尤其是对于大型数组。它们通常也仅限于保存一维和二维数组。

保存和加载NumPy二进制格式数据

为了高效存储和更快的I/O，尤其是在基于Python的工作流程中，NumPy的原生二进制格式（.npy）是更推荐的选择。

保存单个数组

np.save() 函数将单个NumPy数组保存到带有 .npy 扩展名的二进制文件。这种格式可以精确地保存数组的形状、数据类型和内容。

# 创建另一个示例数组
array_to_save = np.linspace(0, 1, 10).reshape(2, 5)
print("\n要保存为二进制格式的数组:")
print(array_to_save)

# 将数组保存到 .npy 文件
np.save('single_array.npy', array_to_save)

print("\n数组已保存到 single_array.npy")

生成的 .npy 文件不可读，但针对NumPy进行了高度优化。

加载单个数组

使用 np.load() 从 .npy 文件加载数组。NumPy自动处理元数据（形状、数据类型）和数据本身的读取。

# 从 .npy 文件加载数组
loaded_array_binary = np.load('single_array.npy')

print("\n从 single_array.npy 加载的数组:")
print(loaded_array_binary)
print("数据类型:", loaded_array_binary.dtype)
print("形状:", loaded_array_binary.shape)

保存多个数组

如果需要将多个数组保存到一个文件，np.savez() 是合适的工具。它将数组保存到带有 .npz 扩展名的未压缩归档文件。您将数组作为关键字参数 (parameter)提供，这些关键字将用作以后检索数组的键。

# 创建多个数组
array_a = np.array([1, 2, 3, 4])
array_b = np.random.rand(2, 3) # 一个2x3的随机数数组

print("\n将多个数组 (array_a, array_b) 保存到 arrays.npz")

# 将多个数组保存到 .npz 归档文件
np.savez('arrays.npz', first_array=array_a, second_array=array_b)

加载多个数组

从 .npz 文件加载数据也使用 np.load()。它返回一个 NpzFile 对象，该对象行为类似于字典。您可以使用保存时提供的键访问单个数组。

# 加载 .npz 归档文件
loaded_data = np.load('arrays.npz')

print("\n从 arrays.npz 加载的数组:")

# 使用键访问单个数组
loaded_a = loaded_data['first_array']
loaded_b = loaded_data['second_array']

print("已加载 'first_array':")
print(loaded_a)
print("\n已加载 'second_array':")
print(loaded_b)

# 可以列出键（数组名称）
print("\n归档中的键:", loaded_data.files)

# 重要：完成后关闭文件句柄
loaded_data.close()

最佳实践是在使用完加载的 NpzFile 对象后调用 .close()，或者使用 with 语句进行自动处理：

with np.load('arrays.npz') as data:
    arr1 = data['first_array']
    arr2 = data['second_array']
    print("\n在 'with' 语句中加载 - arr1 形状:", arr1.shape)

压缩归档

如果文件大小是一个重要考虑因素，可以使用 np.savez_compressed()。它的工作方式与 np.savez() 相同，但使用 zipfile 压缩输出的 .npz 文件。这会生成更小的文件，但保存和加载所需时间更长。

# 将多个数组保存到压缩的 .npz 归档文件
np.savez_compressed('arrays_compressed.npz', first_array=array_a, second_array=array_b)

print("\n数组已保存到压缩文件: arrays_compressed.npz")

# 加载方式与 np.savez 相同
with np.load('arrays_compressed.npz') as data_comp:
    loaded_a_comp = data_comp['first_array']
    print("\n从压缩文件加载的 'first_array':", loaded_a_comp)

选择合适的格式

• 使用 np.savetxt() / np.loadtxt() 的时机：
  • 需要人类可读文件时（例如CSV）。
  • 需要与不理解NumPy二进制格式的应用程序共享数据时。
  • 数组相对较小，且性能不是主要考虑时。
  • 仅处理一维或二维数组时。
• 使用 np.save() / np.load() 的时机：
  • 需要高效保存和加载单个NumPy数组时。
  • 性能和存储空间是重要考量时。
  • 在Python/NumPy环境中使用时。
  • 需要精确保留数据类型和形状（包括更高维度）时。
• 使用 np.savez() / np.savez_compressed() 的时机：
  • 需要将多个数组存储到单个文件时。
  • 如果磁盘空间比I/O速度更重要，请使用压缩版本。

能够高效地持久化和重新加载数值数据在机器学习 (machine learning)中是基本的。无论是保存处理过的数据集、中间计算结果，还是训练过程中学到的模型参数 (parameter)（例如权重 (weight)和偏置 (bias)），这些NumPy I/O函数都提供了必要的工具。