Python NumPy中的數組保存方法

一、NumPy中保存數組的常見方法

NumPy是Python科學計算的重要庫之一，提供了高效的多維數組和數值計算功能。在實際應用中，我們常常需要將NumPy數組保存到磁碟上以供後續使用，例如數據處理、建模等。那麼，NumPy中常見的數組保存方法有哪些呢？接下來，我們將從幾個方面進行詳細闡述。

首先，NumPy中最基本的數組保存方法是使用np.savetxt()和np.loadtxt()，分別用於將數組以文本格式保存到文件中以及從文件中載入數組。它們的用法如下：

import numpy as np

# 將數組保存到文本文件中
arr = np.arange(10)
np.savetxt('arr.txt', arr)

# 從文本文件中載入數組
arr = np.loadtxt('arr.txt')
print(arr)

此外，NumPy還提供了多種二進位格式的數組保存方法，如np.save()、np.savez()和np.load()，它們可以保存高效的二進位數據，以文件形式存儲。其中，np.save()和np.load()對單個數組進行保存和載入，np.savez()可以同時保存多個數組，它們的用法如下：

# 將數組保存到二進位文件中
arr = np.arange(10)
np.save('arr.npy', arr)

# 載入二進位文件中的數組
arr = np.load('arr.npy')
print(arr)

# 保存多個數組到二進位文件中
x = np.arange(10)
y = np.arange(10, 20)
z = np.arange(20, 30)
np.savez('data.npz', x=x, y=y, z=z)

# 載入多個數組
data = np.load('data.npz')
print(data['x'], data['y'], data['z'])

二、文本格式的保存方法

除了上述基本的數組保存方法外，NumPy還提供了多種文本格式的數組保存方法，如np.savetxt()、np.genfromtxt()和np.recfromcsv()等。其中，np.savetxt()方法用於將數組保存為文本文件，np.genfromtxt()和np.recfromcsv()方法則用於從文本文件中讀取數組和記錄數組。

np.savetxt()方法可以使用不同的分隔符、格式和行結束符保存數組。默認情況下，它會將數組以科學計數法的形式保存，可以通過fmt參數指定格式，delimiter參數指定分隔符。例如，將數組保存為csv文件的用法如下：

# 保存為csv文件
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.savetxt('arr.csv', arr, fmt='%.3f', delimiter=',')

# 載入csv文件
arr = np.genfromtxt('arr.csv', delimiter=',')
print(arr)

對於大型數組或高維數組，使用文本格式保存可能會導致文件較大，影響IO速度。在這種情況下，建議使用二進位格式的保存方法。

三、壓縮保存方法

當我們需要保存大量的數據時，即使使用二進位格式也會佔用不少磁碟空間。在這種情況下，可以使用壓縮方法來減小文件大小。NumPy提供了多種壓縮數組的方法，如np.savez_compressed()和np.savez()等。其中，np.savez_compressed()和np.savez()的使用方法與之前介紹的np.save()和np.savez()相似，只是前者在保存數組時進行了壓縮處理。例如：

# 壓縮保存數組
arr = np.random.random((1000, 1000))
np.savez_compressed('arr.npz', arr=arr)

# 載入保存的數組
data = np.load('arr.npz')
print(data['arr'])

需要注意的是，壓縮數組會消耗一定的計算資源，讀取時也需要進行解壓縮。

四、其他保存方法

除了以上介紹的幾種方法外，NumPy還提供了其他的保存方法。例如，使用Pickle可以將多個數據類型的對象保存到文件中，並能夠恢復它們的層次結構和類型信息。

import pickle

# 保存為Pickle格式
data = {'name': 'Jack', 'age': 30, 'scores': [80, 90, 95]}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

# 從Pickle文件中載入數據
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)
    print(data)

五、總結

本文介紹了NumPy中常見的數組保存方法，包括文本格式的保存、二進位格式的保存、壓縮保存以及其他保存方法。這些方法可以滿足不同的需求，讀者可以根據實際情況選擇合適的方法來保存和載入NumPy數組。在實際應用中，我們還可以使用其他第三方庫如HDF5、Pandas等來保存和管理多維數組數據，這些將在後續文章中進行詳細闡述。