CONTENT轴（axis）CSV文件Numpy读取数据numpy.loadtxt()数据处理Numpy中的转置（1）Array.transpose()（2）Array.swapaxes(1,0) （交换轴）（3）Array.T取行数据（1）取一行数据（2）取连续的多行数据（3）取不连续的多行数据取列数据（1）取一列数据（2）取连续的多列数据（3）取不连续的多列数据取固定区域数据根据坐标取值区域
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2023-08-31 13:36:14
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一维及二维数据的存取
CSV（Comma-Separated Value,逗号分隔值）
CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据。
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2023-07-03 16:32:00
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NumPy 文件读写主要有二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写两种形式
二进制的文件读写
save
np.save ("./文件名", 数组名)：以二进制的格式保存数据
保存的文件类型为.npy结尾的文件，保存的时候可以省略后缀
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2023-07-05 13:24:14
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arr = np.ara...
原创
2023-03-08 00:38:46
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上一篇中我们简要带过了Numpy的数据持久化，在这一篇中将要具体说明Numpy提供的文件存取功能。Numpy可以将数组保存至二进制文件、文本文件，同时支持将多个数组保存至一个文件中。 1. np.tofile() & np.fromfile() 01.
import numpy as np
02.
import os
03.
04.
os.chdir("d:\\")
05.
a =
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2024-03-12 17:31:54
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读写bin文件 ndarray.tofile(fid, sep="", format="%s") 将数组作为txt或bin(默认)写入文件, 不保存数组形状和元素类型 fid: 格式化字符串 ndarray.fromfile(file, dtype
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2023-10-08 10:34:04
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本教程是NumPy库的介绍与使用的第二部分。 第一部分请参考：NumPy数据存取与函数1.数据的CSV文件存取(1)CSV文件 CSV (Comma-Separated Value，逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据。 (2)如何将数组写入CSV文件？ np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) #介绍部分参数
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2024-03-01 14:25:02
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1.1 概念 Python本身含有列表和数组，但对于大数据来说，这些结构是有很多不足的。由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。对于数值运算来说这种 结构比较浪费内存和CPU资源。至于数组对象，它可以直接保存 数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，在上面的函数也不多，因此也不适合做数值运算。Numpy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dim
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2023-12-13 13:08:59
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NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。 numpy必拿下创建数组：数组的计算：数组的索引、切片、迭代 创建数组：可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。
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2024-04-24 22:26:41
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ERNIE：BERT，你看到我的npy了吗，我记得我放在这个文件夹里的呀(」＞＜)」
BERT：就你还有npy？我还单着呢￣へ￣ ERNIE：你想什么呢？我指的是numpy储存数据的文件的后缀名.npy......(oT-T)尸 BERT：emm...... 文件的存取读取CSV文件将数组中的数据写入CSV文件中函数：np.savetxt(frame,array,fmt
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2024-04-13 13:43:10
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一、txt或者csv文件[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pbcWqI5i-1631199734397)(C:\Users\fylal\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210909230003954.png)]import numpy as np
a = np.array(range(
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2023-11-11 18:09:47
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1、numpy读取数据 CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件 显示：表格状态 源文件：换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录 由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便教学,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的加载数据： np.loadtxt(fname,dt
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2023-10-20 23:28:07
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解决Pyinstaller压缩numpy和pandas库文件过大问题文件包类型和网上的方法Windows下docker的安装在docker下实现打包 今天是2021年的第一天，先祝各位小伙伴现年快乐哈。最近因为做了一个项目，需要打包文件，文件中包含了numpy和pandas库，结果打包出来几百行的代码居然要900m，人都傻了，翻遍了全网找解决方法都搞不定，最后经过大佬的指点，在dock
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2024-08-04 13:56:29
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前言 在没有遇到np.loadtxt这个方式之前，我都是纯手写的代码，非常的冗余不好看，读取.txt文本内容的也不太方便，所以接下来这个函数将会帮我们完美的解决这个问题。【numpy】np.loadtxt超级简便的读取.txt文件文本方式前言文件内容 .txt代码文件1.py print()2.pyprint()#致谢文件内
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2024-04-10 08:49:36
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import numpy as npx = np.arange(10)
xarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])X = np.arange(15).reshape(3, 5)
Xarray([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])基本属性x.ndim
#查看数组维度1X
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2023-10-06 15:24:05
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csv文件即逗号分隔值文件（Comma-Separated Values有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。常用于存储一维/二维数据。1.numpy中提供了写入的函数np.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None) &nb
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2023-12-26 11:39:38
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数据分析学习线路图2、numpy读取本地数据CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件 显示：表格状态 源文件：换行和逗号 分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便教学,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的2.1、实现方法np.loadtx
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2023-11-06 15:13:16
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NumPy提供了多种文件操作函数方便我们存取数组内容。文件存取的格式分为两类：二进制和文本。而二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。1、二进制格式——无格式类型（fromfile()、tofile()）使用数组的方法函数tofile可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件。tofile输出的数据没有格式，因此用numpy.fromfile读回来的时候需要自己格式化
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2024-01-03 22:37:08
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Numpy 基本知识NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，主要用于数组计算。安装最简单的是使用 Pip 安装： python -m pip install --user numpy 测试一下： python -c "import numpy as np; print
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2024-01-03 10:50:25
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NumPy提供了多种文件操作函数方便我们存取数组内容。文件存取的格式：二进制和文本。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。numpy的二进制文件（*.npy或*.npz）1. numpy.load(file[, mmap_mode, allow_pickle, ...]) 从*.npy，*.npz或特定文件中加载数组或特定的对
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2023-10-19 00:25:32
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