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Python数据分析与展示(二):数据分析与展示

时间:2019-02-01 20:41:29      阅读:259      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:form   声明   csv文件   文件名   from   load   pac   默认   空格   

数据的CSV文件存取:

1 np.savetxt(frame, array, fmt=%.18e, delimiter=None)
2 ? frame : 文件、字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件
3 ? array : 存入文件的数组
4 ? fmt : 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e
5 ? delimiter : 分割字符串,默认是任何空格
1 np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None, unpack=False)
2 ? frame : 文件、字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件
3 ? dtype : 数据类型,可选
4 ? delimiter : 分割字符串,默认是任何空格
5 ? unpack  : 如果True,读入属性将分别写入不同变量

CSV只能有效存储一维和二维数组
np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组


多维数据的存取

1 a.tofile(frame, sep=‘‘, format=%s)
2 ? frame  : 文件、字符串
3 ? sep : 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制
4 ? format : 写入数据的格式
1 p.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep=‘‘)
2 ? frame  : 文件、字符串
3 ? dtype : 读取的数据类型
4 ? count  : 读入元素个数,‐1表示读入整个文件
5 ? sep : 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制

该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型,a.tofile()和np.fromfile()需要配合使用,可以通过元数据文件来存储额外信息。

NumPy的便捷文件存取:

1 np.save(fname, array) 或 np.savez(fname, array)
2 ? fname : 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz
3 ? array  : 数组变量
4 np.load(fname)
5 ? fname : 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz


NumPy的随机数函数:np.random.*

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NumPy的统计函数:np.*

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NumPy的梯度函数:
np.gradient(f) 计算数组f中元素的梯度,当f为多维时,返回每个维度梯度
---------------------
作者:Famir_Tse
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/famirtse/article/details/80465407
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Python数据分析与展示(二):数据分析与展示

标签:form   声明   csv文件   文件名   from   load   pac   默认   空格   

原文地址:https://www.cnblogs.com/ldyj/p/10346933.html

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