- Bài 1: Giới thiệu và thiết lập môi trường
- Bài 2: Ndarray Object
- Bài 3: Kiểu dữ liệu
- Bài 4: Thuộc tính của Mảng
- Bài 5: Quy trình tạo mảng
- Bài 6: Mảng từ dữ liệu có sẵn
- Bài 7: Mảng từ dãy số
- Bài 8: Index & Slice
- Bài 9: Advanced Indexing
- Bài 10: Broadcast
- Bài 11: Duyệt Mảng
- Bài 12: Toán tử nhị phân
- Bài 13: Hàm String
- Bài 14: Hàm Toán Học
- Bài 15: Các phép tính toán học
- Bài 16: Hàm thống kê
- Bài 17: Sort, Search & Counting
- Bài 18: Chuyển đổi Byte
- Bài 19: Copy & View
- Bài 20: Ma trận
- Bài 21: Đại số tuyến tính
- Bài 22: Matplotlib
- Bài 23: Biểu đồ sử dụng Matplotlib
- Bài 24: I/O trong numpy
Bài 24: I/O trong numpy - Numpy trong Python
Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 1764 | Chuyên mục: AI
Trong khoa học công nghệ, kỹ thuật, truyền thông thông tin thì input/output hoặc I/O (hay IO) có nghĩa là “đầu vào/đầu ra” hay “nhập/xuất” của các loại thông tin, dữ liệu, tín hệu điện tử, tần số.
Đây là là sự giao tiếp giữa của một hệ thống xử lý dữ liệu thông tin như máy móc công nghiệp, máy tính, thậm chí là chính con người, hay những loại động vật khác không phải máy móc hoặc một hệ thống có thể xử lý thông tin khác.
Các đối tượng ndarray có thể được lưu vào và tải từ các tệp đĩa. Các chức năng IO có sẵn là -
- Các hàm load () và save () xử lý các tệp nhị phân / numPy (với phần mở rộng npy)
- Các hàm loadtxt () và savetxt () xử lý các tệp văn bản bình thường
NumPy giới thiệu một định dạng tệp đơn giản cho các đối tượng ndarray. Tệp .npy này lưu trữ dữ liệu, hình dạng, loại dtype và các thông tin khác cần thiết để tạo lại ndarray trong tệp đĩa sao cho mảng được truy xuất chính xác ngay cả khi tệp nằm trên một máy khác có kiến trúc khác.
1. numpy.save()
Tệp numpy.save () lưu trữ mảng đầu vào trong tệp đĩa có phần mở rộng npy.
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.save('outfile',a)
Để tạo lại mảng từ outfile.npy, sử dụng hàm load ().
import numpy as np
b = np.load('outfile.npy')
print b
Kết quả :
array([1, 2, 3, 4, 5])
Hàm save () và load () chấp nhận tham số Boolean bổ sung allow_pickles. Một pickle trong Python được sử dụng để tuần tự hóa và hủy tuần tự hóa các đối tượng trước khi lưu vào hoặc đọc từ tệp đĩa.
2. savetxt()
Việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu mảng ở định dạng tệp văn bản đơn giản được thực hiện với hàm savetxt () và loadtxt ().
Ví dụ :
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.savetxt('out.txt',a)
b = np.loadtxt('out.txt')
print b
Kết quả :
[ 1. 2. 3. 4. 5.]
Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!
- Bài 1: Giới thiệu và thiết lập môi trường
- Bài 2: Ndarray Object
- Bài 3: Kiểu dữ liệu
- Bài 4: Thuộc tính của Mảng
- Bài 5: Quy trình tạo mảng
- Bài 6: Mảng từ dữ liệu có sẵn
- Bài 7: Mảng từ dãy số
- Bài 8: Index & Slice
- Bài 9: Advanced Indexing
- Bài 10: Broadcast
- Bài 11: Duyệt Mảng
- Bài 12: Toán tử nhị phân
- Bài 13: Hàm String
- Bài 14: Hàm Toán Học
- Bài 15: Các phép tính toán học
- Bài 16: Hàm thống kê
- Bài 17: Sort, Search & Counting
- Bài 18: Chuyển đổi Byte
- Bài 19: Copy & View
- Bài 20: Ma trận
- Bài 21: Đại số tuyến tính
- Bài 22: Matplotlib
- Bài 23: Biểu đồ sử dụng Matplotlib
- Bài 24: I/O trong numpy