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发表日期： 2021-09-14 17:54:43 浏览次数：105

网站建设.jpg

廊坊市，河北省地级市，位于河北省中部偏东，北临首都北京，东交天津，南接沧州，西连保定，地处京津冀城市群核心地带、环渤海腹地。廊坊市辖两个区、两个县级市及六个县，总面积6429平方千米 [63] 。根据第七次人口普查数据，截至2020年11月1日零时，廊坊市常住人口为5464087人， [62] 占河北省总人口比7.32%，较2010年上升1.25%，过去的十年人口增加逾百万，增速河北第一。

廊坊市位于华北平原中东部，北起燕山南麓丘陵地区，南抵黑龙港流域，大部分为凹陷地区。廊坊市地处中纬度地带，属暖温带大陆性季风气候，四季分明。廊坊市地处海河流域中下游，素有“九河下梢”之称。境内有5条铁路干线，7条高速公路，10条国家和20条省级公路。廊坊地域曾涌现出西晋文学家张华、唐代诗人王之涣、北宋名相吕端、宋代文学家苏洵、元代名相史天泽、明代农民起义领袖刘六、刘七等人物。 [1]

2020年，廊坊市生产总值3301.1亿元，同比增长3.5%。其中，第一产业实现增加值221.5亿元，与上年持平；第二产业实现增加值1022.0亿元，增长2.6%；第三产业实现增长值2057.6亿元，增长4.3%。

NumPy IO

Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。

npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函数有：

load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。
savez() 函数用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。
loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等)

numpy.save()

numpy.save() 函数将数组保存到以 .npy 为扩展名的文件中。

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

参数说明：

file：要保存的文件，扩展名为 .npy，如果文件路径末尾没有扩展名 .npy，该扩展名会被自动加上。
arr: 要保存的数组
allow_pickle: 可选，布尔值，允许使用 Python pickles 保存对象数组，Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前，对对象进行序列化和反序列化。
fix_imports: 可选，为了方便 Pyhton2 中读取 Python3 保存的数据。

实例

import numpy as np 
 a = np.array([1,2,3,4,5]) 
 # 保存到 outfile.npy 文件上np.save('outfile.npy',a) 
 # 保存到 outfile2.npy 文件上，如果文件路径末尾没有扩展名 .npy，该扩展名会被自动加上np.save('outfile2',a)

我们可以查看文件内容：

$ cat outfile.npy 
?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }  $ cat outfile2.npy 
?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }

可以看出文件是乱码的，因为它们是 Numpy 专用的二进制格式后的数据。

我们可以使用 load() 函数来读取数据就可以正常显示了：

实例

import numpy as np 
 b = np.load('outfile.npy')  print (b)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

np.savez

numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。

numpy.savez(file, *args, **kwds)

参数说明：

file：要保存的文件，扩展名为 .npz，如果文件路径末尾没有扩展名 .npz，该扩展名会被自动加上。
args: 要保存的数组，可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0, arr_1, …　。
kwds: 要保存的数组使用关键字名称。

实例

import numpy as np 
 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b = np.arange(0, 1.0, 0.1)c = np.sin(b)# c 使用了关键字参数 sin_arraynp.savez("runoob.npz", a, b, sin_array = c)r = np.load("runoob.npz")  print(r.files) # 查看各个数组名称print(r["arr_0"]) # 数组 aprint(r["arr_1"]) # 数组 bprint(r["sin_array"]) # 数组 c

输出结果为：

['sin_array', 'arr_0', 'arr_1'][[1 2 3]
 [4 5 6]][0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9][0.         0.09983342 0.19866933 0.29552021 0.38941834 0.47942554
 0.56464247 0.64421769 0.71735609 0.78332691]

savetxt()

savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据，对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=' ')np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")

参数 delimiter 可以指定各种分隔符、针对特定列的转换器函数、需要跳过的行数等。

实例

import numpy as np 
 a = np.array([1,2,3,4,5]) np.savetxt('out.txt',a) b = np.loadtxt('out.txt')   print(b)

输出结果为：

[1. 2. 3. 4. 5.]

使用 delimiter 参数：

实例

import numpy as np 
 
 a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)np.savetxt("out.txt",a,fmt="%d",delimiter=",") # 改为保存为整数，以逗号分隔b = np.loadtxt("out.txt",delimiter=",") # load 时也要指定为逗号分隔print(b)

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