读取和写入文件#

此页面介绍了常见的应用程序；有关 I/O 例程的完整集合，请参阅 输入和输出.

读取文本和 CSV 文件#

无缺失值#

使用 numpy.loadtxt.

有缺失值#

使用 numpy.genfromtxt.

numpy.genfromtxt 将会

  • 返回一个 掩码数组 **掩盖缺失值**（如果 usemask=True），或者

  • **用在 filling_values 中指定的**值填充缺失值（默认为浮点数的 np.nan，整数的 -1）。

使用非空白分隔符#

>>> with open("csv.txt", "r") as f:
...     print(f.read())
1, 2, 3
4,, 6
7, 8, 9
掩码数组输出#
>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)
数组输出#
>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",")
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4., nan,  6.],
       [ 7.,  8.,  9.]])
数组输出，指定填充值#
>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

空白分隔#

numpy.genfromtxt 也可以解析具有缺失值的空白分隔数据文件，如果

  • **每个字段具有固定宽度**：将宽度用作 delimiter 参数。

    # File with width=4. The data does not have to be justified (for example,
# the 2 in row 1), the last column can be less than width (for example, the 6
# in row 2), and no delimiting character is required (for instance 8888 and 9
# in row 3)

>>> with open("fixedwidth.txt", "r") as f:
...    data = (f.read())
>>> print(data)
1   2      3
44      6
7   88889

# Showing spaces as ^
>>> print(data.replace(" ","^"))
1^^^2^^^^^^3
44^^^^^^6
7^^^88889

>>> np.genfromtxt("fixedwidth.txt", delimiter=4)
array([[1.000e+00, 2.000e+00, 3.000e+00],
       [4.400e+01,       nan, 6.000e+00],
       [7.000e+00, 8.888e+03, 9.000e+00]])

  • **一个特殊的值（例如“x”）表示缺失的字段**：将其用作 missing_values 参数。

    >>> with open("nan.txt", "r") as f:
...     print(f.read())
1 2 3
44 x 6
7  8888 9

    >>> np.genfromtxt("nan.txt", missing_values="x")
array([[1.000e+00, 2.000e+00, 3.000e+00],
       [4.400e+01,       nan, 6.000e+00],
       [7.000e+00, 8.888e+03, 9.000e+00]])

  • **您想跳过具有缺失值的**行：设置 invalid_raise=False。

    >>> with open("skip.txt", "r") as f:
...     print(f.read())
1 2   3
44    6
7 888 9

    >>> np.genfromtxt("skip.txt", invalid_raise=False)  
__main__:1: ConversionWarning: Some errors were detected !
    Line #2 (got 2 columns instead of 3)
array([[  1.,   2.,   3.],
       [  7., 888.,   9.]])

  • **分隔空白字符与指示缺失数据的空白字符不同。** 例如，如果列以 \t 分隔，则如果缺失数据包含一个或多个空格，就会识别出缺失数据。

    >>> with open("tabs.txt", "r") as f:
...    data = (f.read())
>>> print(data)
1       2       3
44              6
7       888     9

# Tabs vs. spaces
>>> print(data.replace("\t","^"))
1^2^3
44^ ^6
7^888^9

>>> np.genfromtxt("tabs.txt", delimiter="\t", missing_values=" +")
array([[  1.,   2.,   3.],
       [ 44.,  nan,   6.],
       [  7., 888.,   9.]])

读取 .npy 或 .npz 格式的文件#

选择

写入要由 NumPy 读取的文件#

二进制#

使用 numpy.save，或者存储多个数组 numpy.savez 或 numpy.savez_compressed.

为了 安全性和可移植性，请设置 allow_pickle=False，除非 dtype 包含 Python 对象，这需要使用 pickle。

掩码数组 目前 无法 保存，其他任意数组子类也是如此。

人类可读#

numpy.save 和 numpy.savez 创建二进制文件。要 **写入人类可读的文件**，请使用 numpy.savetxt。数组只能是一维或二维，并且没有 `savetxtz` 用于多个文件。

大型数组#

参见 写入或读取大型数组.

读取任意格式的二进制文件（“二进制块”）#

使用 结构化数组.

示例

The .wav 文件头是紧接在 data_size 字节实际声音数据之前的 44 字节块

chunk_id         "RIFF"
chunk_size       4-byte unsigned little-endian integer
format           "WAVE"
fmt_id           "fmt "
fmt_size         4-byte unsigned little-endian integer
audio_fmt        2-byte unsigned little-endian integer
num_channels     2-byte unsigned little-endian integer
sample_rate      4-byte unsigned little-endian integer
byte_rate        4-byte unsigned little-endian integer
block_align      2-byte unsigned little-endian integer
bits_per_sample  2-byte unsigned little-endian integer
data_id          "data"
data_size        4-byte unsigned little-endian integer

The .wav 文件头作为 NumPy 结构化 dtype

wav_header_dtype = np.dtype([
    ("chunk_id", (bytes, 4)), # flexible-sized scalar type, item size 4
    ("chunk_size", "<u4"),    # little-endian unsigned 32-bit integer
    ("format", "S4"),         # 4-byte string, alternate spelling of (bytes, 4)
    ("fmt_id", "S4"),
    ("fmt_size", "<u4"),
    ("audio_fmt", "<u2"),     #
    ("num_channels", "<u2"),  # .. more of the same ...
    ("sample_rate", "<u4"),   #
    ("byte_rate", "<u4"),
    ("block_align", "<u2"),
    ("bits_per_sample", "<u2"),
    ("data_id", "S4"),
    ("data_size", "<u4"),
    #
    # the sound data itself cannot be represented here:
    # it does not have a fixed size
])

header = np.fromfile(f, dtype=wave_header_dtype, count=1)[0]

此 .wav 示例仅用于说明；要在现实生活中读取 .wav 文件，请使用 Python 的内置模块 wave.

（改编自 Pauli Virtanen，Advanced NumPy，根据 CC BY 4.0 许可。）

写入或读取大型数组#

**无法放入内存的大型数组**可以使用内存映射像普通内存中数组一样处理。

  • 使用 numpy.ndarray.tofile 或 numpy.ndarray.tobytes 写入的原始数组数据可以使用 numpy.memmap 读取

    array = numpy.memmap("mydata/myarray.arr", mode="r", dtype=np.int16, shape=(1024, 1024))

  • 使用 numpy.save 输出的文件（即使用 numpy 格式）可以使用 numpy.load 和 mmap_mode 关键字参数读取

    large_array[some_slice] = np.load("path/to/small_array", mmap_mode="r")

内存映射缺少数据分块和压缩等功能；可以使用 NumPy 的更全面的格式和库包括

有关 memmap、Zarr 和 HDF5 之间权衡的更多信息，请参见 pythonspeed.com.

写入供其他（非 NumPy）工具读取的文件#

与其他工具 **交换数据** 的格式包括 HDF5、Zarr 和 NetCDF（参见 写入或读取大型数组）。

写入或读取 JSON 文件#

NumPy 数组和大多数 NumPy 标量 **不是** 直接 JSON 可序列化。相反，请使用针对 NumPy 类型的自定义 json.JSONEncoder，您可以在您喜欢的搜索引擎中找到。

使用 pickle 文件保存/恢复#

尽量避免；pickle 对错误或恶意构造的数据不安全。

使用 numpy.save 和 numpy.load。设置 allow_pickle=False，除非数组 dtype 包含 Python 对象，在这种情况下需要使用 pickle。

numpy.load 和 pickle 子模块还支持取消使用 NumPy 1.26 创建的文件的 pickle。

从 pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组#

参见 pandas.Series.to_numpy.

使用 tofile 和 fromfile 保存/恢复#

通常，优先使用 numpy.save 和 numpy.load.

numpy.ndarray.tofile 和 numpy.fromfile 会丢失有关字节序和精度的信息，因此不适合用作除临时存储之外的任何目的。

本页内容