Wenn Sie es auf die Festplatte schreiben möchten, so dass es leicht als ein numpliges Array zurückzulesen ist, schauen Sie in numpy.save. Das Beizen funktioniert auch gut, aber es ist weniger effizient für große Arrays (was bei Ihnen nicht der Fall ist, also ist beides völlig in Ordnung).
Wenn Sie möchten, dass es für Menschen lesbar ist, schauen Sie in numpy.savetxt.
Edit: Also, es wie savetxt scheint eine Option für Arrays mit> 2 Dimensionen ... Aber gerade zu ziehen alles, um es voll Schluss nicht ganz so groß ist:
Ich habe erkannt, dass numpy.savetxt Drosseln auf ndarrays mit mehr als 2 Dimensionen ... Dies ist wahrscheinlich von Entwurf, da es keine inhärent definierte Möglichkeit gibt, zusätzliche Dimensionen in einer Textdatei anzugeben.
z. Dieses (a Array 2D) arbeitet
import numpy as np
x = np.arange(20).reshape((4,5))
np.savetxt('test.txt', x)
fein Während die gleiche Sache scheitern würde (mit einem eher uninformativ Fehler: TypeError: float argument required, not numpy.ndarray) für ein 3D-Array:
import numpy as np
x = np.arange(200).reshape((4,5,10))
np.savetxt('test.txt', x)
Eine Abhilfe ist nur das 3D zu brechen (oder größer) Array in 2D-Slices. Z.B.
x = np.arange(200).reshape((4,5,10))
with file('test.txt', 'w') as outfile:
for slice_2d in x:
np.savetxt(outfile, slice_2d)
aber unser Ziel ist es klar für Menschen lesbare, zu sein, während immer noch leicht wieder mit numpy.loadtxt lesen ist. Daher können wir etwas ausführlicher sein und die Segmente unter Verwendung von auskommentierten Zeilen unterscheiden. Standardmäßig ignoriert numpy.loadtxt alle Zeilen, die mit # beginnen (oder welches Zeichen auch immer von comments kwarg angegeben wird). (Das sieht ausführlicher als es tatsächlich ist ...)
import numpy as np
# Generate some test data
data = np.arange(200).reshape((4,5,10))
# Write the array to disk
with file('test.txt', 'w') as outfile:
# I'm writing a header here just for the sake of readability
# Any line starting with "#" will be ignored by numpy.loadtxt
outfile.write('# Array shape: {0}\n'.format(data.shape))
# Iterating through a ndimensional array produces slices along
# the last axis. This is equivalent to data[i,:,:] in this case
for data_slice in data:
# The formatting string indicates that I'm writing out
# the values in left-justified columns 7 characters in width
# with 2 decimal places.
np.savetxt(outfile, data_slice, fmt='%-7.2f')
# Writing out a break to indicate different slices...
outfile.write('# New slice\n')
Dies ergibt:
# Array shape: (4, 5, 10)
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00
10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00
20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00
30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 37.00 38.00 39.00
40.00 41.00 42.00 43.00 44.00 45.00 46.00 47.00 48.00 49.00
# New slice
50.00 51.00 52.00 53.00 54.00 55.00 56.00 57.00 58.00 59.00
60.00 61.00 62.00 63.00 64.00 65.00 66.00 67.00 68.00 69.00
70.00 71.00 72.00 73.00 74.00 75.00 76.00 77.00 78.00 79.00
80.00 81.00 82.00 83.00 84.00 85.00 86.00 87.00 88.00 89.00
90.00 91.00 92.00 93.00 94.00 95.00 96.00 97.00 98.00 99.00
# New slice
100.00 101.00 102.00 103.00 104.00 105.00 106.00 107.00 108.00 109.00
110.00 111.00 112.00 113.00 114.00 115.00 116.00 117.00 118.00 119.00
120.00 121.00 122.00 123.00 124.00 125.00 126.00 127.00 128.00 129.00
130.00 131.00 132.00 133.00 134.00 135.00 136.00 137.00 138.00 139.00
140.00 141.00 142.00 143.00 144.00 145.00 146.00 147.00 148.00 149.00
# New slice
150.00 151.00 152.00 153.00 154.00 155.00 156.00 157.00 158.00 159.00
160.00 161.00 162.00 163.00 164.00 165.00 166.00 167.00 168.00 169.00
170.00 171.00 172.00 173.00 174.00 175.00 176.00 177.00 178.00 179.00
180.00 181.00 182.00 183.00 184.00 185.00 186.00 187.00 188.00 189.00
190.00 191.00 192.00 193.00 194.00 195.00 196.00 197.00 198.00 199.00
# New slice
es zurück in Reading ist sehr einfach, solange wir die Form des ursprünglichen Arrays kennen. Wir können einfach numpy.loadtxt('test.txt').reshape((4,5,10)) tun. Als Beispiel (Sie können diese Linie in einer tun, ich meine es ausführlich nur Dinge zu klären):
# Read the array from disk
new_data = np.loadtxt('test.txt')
# Note that this returned a 2D array!
print new_data.shape
# However, going back to 3D is easy if we know the
# original shape of the array
new_data = new_data.reshape((4,5,10))
# Just to check that they're the same...
assert np.all(new_data == data)
Entschuldigung, lesen Sie erneut Ihre Frage nach dem Posten meiner Antwort, und vermuten, dass es nicht Ihren Bedürfnissen entspricht - wenn nicht, ping mich zurück und ich werde eine Alternative posten. (Schön, dich in diesem Teil der Ex-Quadrilogie zu sehen!) –
Eigentlich - sieht so aus, als würde Joe Kingtons Antwort für dich funktionieren. –