在科學計算的過程中，往往需要保存一些數據，也經常需要把保存的這些數據加載到程序中，在 Matlab 中我們可以用 save 和 lood 函數很方便的實現。類似的在 Python 中，我們可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函數達到類似的效果，并且還可以用 scipy.io.savemat() 將數據保存為 .mat 格式，用scipy.io.loadmat() 讀取 .mat 格式的數據，達到可以和 Matlab 或者Octave 進行數據互動的效果.

下面分別介紹之：

numpy.save() 和 numpy.load()numpy.save(arg_1,arg_2) #需要兩個參數，arg_1 是文件名，arg_2 是要保存的數組. 如：import numpy as npa=np.mat('1,2,3;4,5,6')b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])np.save('a.npy',a)np.save('b.npy',b)

這個時候 Python 的當前工作路徑下就會多出 a.npy 和 b.npy 兩個文件，當然我們也可以給出具體的路徑，如 np.save(‘D:/PythonWork/a.npy’,a)

下面我們把保存的這兩個數據文件導入到Python :

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：579817333 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' data_a=np.load('a.npy') data_b=np.load('b.npy') print ('data_a \n',data_a,'\n the type is',type(data_a)) print ('data_b \n',data_a,'\n the type is',type(data_b))data_a [[1 2 3] [4 5 6]] the type is <class 'numpy.ndarray'> data_b [[1 2 3] [4 5 6]] the type is <class 'numpy.ndarray'>

我們可以看到這一過程把原本為矩陣的 a 變為數組型了


如果想同時保存 a b 到同一個文件，我們可以用 np.savez() 函數，具體用法如下：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：579817333 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' np.savez('ab.npz',k_a=a,k_b=b)c=np.load('ab.npz')print (c['k_a'])print (c['k_b']) [[1 2 3][4 5 6]][[1 2 3][4 5 6]]

這時的 c 是一個字典，需要通過關鍵字取出我們需要的數據

下面我們來認識下 scipy.io.savemat() 和 scipy.io.loadmat()

首先我們用 scipy.io.savemat() 創建 .mat 文件，該函數有兩個參數,一個文件名和一個包含變量名和取值的字典.

import numpy as npfrom scipy import ioa=np.mat('1,2,3;4,5,6')b=np.array([[1,1,1],[2,2,2]])io.savemat('a.mat', {'matrix': a})io.savemat('b.mat', {'array': b})

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python中数据的保存和读取的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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