数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务3.7 多维数组存取_第1页
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第三章使用NumPy进行多维数组创建与运算

任务3.7多维数组存取Numpy专有npy格式二进制文件存取多维数组的二进制文件存取一维或二维数组的文本文件存取数据提取Numpy特有npy格式二进制文件存取numpy.save(file,arr)：

将数组保存到以.npy为扩展名的文件中，扩展名.npy自动添加。numpy.load(file)：

从.npy为扩展名的文件中读取数据,读取时需指定全名。

优势：读写数组数据简便，在读取npy格式文件的多维数据时，会自动处理数组的维度、元素类型等信息，速度快。

二进制文件存取-存取多维数组

arr.tofile(file,sep="",format="%s")以二进制方式存数据。

file:文件、字符串sep:数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制format:写入数据的格式，%d,%sarr=fromfile(file,dtype=float,count=-1,sep='')读二进制数据。dtype:读取的数据类型count：读入元素个数，-1表示读入整个文件

局限性：tofile输出的文件并没有体现数据的维度，而是将数组中的所有数据压缩成一维再逐个输出到文件中。读出来的也是一维数组,在读取时需要知道存入文件时数组的维度和元素类型

。一维或二维数组的文本文件存取numpy.savetxt(fname,X,fmt='%.18e',delimiter='',newline='\n',header='',footer='',comments='#',encoding=None)

以简单的文本或csv文件格式存储数据。numpy.loadtxt(fname,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None)

获取对应存储的数据。loadtxt没有能力把缺失值和字符串数据转换为nan。genfromtxt函数读取txt或者csv文件,针对的更多是结构化数据，从文本文件加载数据，并按指定方式处理缺少的值，是面向结构数组和缺失数据处理的。遇到空格或字符串自动转换为nan局限性：np.savetxt(),np.loadtxt()也只能有效存储一维和二维数组数据提取使用np.genfromtxt载入数据，数据文件名LR-testSet.csv观察数据shape分析数据：0列是x轴坐标，1列是y轴坐标，2列中的0或1表示类别，也就是每行数据代表一个坐标点和该点的分类要求：分别获取0类别和1类别数据，并使用散点图展示小结Numpy专有npy格式二进制文件存取:

save

load二

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