Tofile numpy

Prima di passare al nostro argomento, studiamo qual è il file nel pacchetto numpy di Python. Numpy fornisce un semplice formato di file per array n-dimensionali. Esistono due tipi di file di dati che possiamo creare in numpy che sono i file binari numpy e i file di testo numpy. La funzione tofile () viene utilizzata per scrivere l'array o la matrice in un file sotto forma di binario o testo. I dati o qualsiasi array sono sempre archiviati in un ordine "C" invece dell'ordine "A". Ordine "C" è l'ordine C-contiguo in cui l'ultimo indice dell'array varia più veloce. Mentre l'ordine "a" è quello in cui l'array viene restituito in qualsiasi ordine, sia in "C-contiguo" o "fortran-contiguo" in cui il primo indice dell'array varia il più veloce o può anche essere discontinuo.

Esistono diversi modi per scrivere i dati nel file, ma tofile () è un metodo conveniente per archiviare i dati dell'array in qualsiasi file.

Sintassi:

ndarray.tofile (file, sep = "", format = "%s")

La funzione tofile () è definita all'interno del codice come mostrato nella sintassi indicata con tre argomenti: "file", "sep" e "formato". Il file è l'oggetto aperto o può essere il nome del file a cui scriviamo l'array. L'altro, "SEP", funge da separatore tra gli elementi dell'array. E l'ultimo, "formato", viene utilizzato per la formattazione del file ed è facoltativo da aggiungere o no.

Esempio 1:

Dopo aver discusso del metodo numpy tofile (), muoviamo a eseguire l'esempio di tofile (). Per prima cosa importa la libreria Numpy per importare qualsiasi libreria che utilizziamo con la parola chiave "importazione". Non è obbligatorio solo per la libreria numpy, ma qualsiasi pacchetto di Python può anche essere incluso utilizzando la parola chiave di importazione. In questo caso, importa il pacchetto numpy come NP. Nella riga di codice successiva, inizializziamo una variabile con un array a cui passiamo i valori interi che sono "11", "22", "33", "44", "55" e "66".

Dopo aver inizializzato il nostro array, chiamiamo la funzione tofile () per il nostro array inizializzato. Ciò significa che dobbiamo scrivere l'array inizializzato su qualsiasi file. Nella nostra funzione tofile (), passiamo un argomento che è il nome del nostro file in cui dobbiamo archiviare l'array. In questo esempio, abbiamo il file denominato "arr.bidone". Alla fine del codice, visualizziamo il lungo formato intero del file usando il metodo fromfile (). Il metodo fromfile () viene utilizzato per ottenere i dati di qualsiasi file in più forme come dobbiamo stamparlo sia in tipo float, tipo intero o forma binaria. Dipende dal tuo desiderio di passare solo i due argomenti a quella funzione: il primo che passiamo è il nome del file e il secondo è il tipo di formato in cui il file deve essere tenuto.

Come possiamo vedere, l'ultima riga di codice è dove utilizziamo l'istruzione di stampa per stampare il file utilizzando la funzione fromfile (). Il primo argomento è l'arr.bin che è il file in cui l'array è archiviato nella riga di codice, "4". E passiamo il tipo di dati "NP.Int64 ". L'int64 è il tipo intero predefinito che è simile al numero intero c lungo.

Importa Numpy come NP
array = np.Array ([11, 22, 33, 44, 55, 66])
vettore.tofile ("arr.bidone")
Stampa (NP.FromFile ("arr.bin ", dtype = np.int64))

Di seguito è riportato l'output binario per l'array che abbiamo archiviato nell'ARR.File bin.

Esempio 2:

Nell'esempio precedente, abbiamo archiviato un array in un file e visualizzato nel lungo formato di interi binario. In questo esempio, visualizziamo l'array come lo è senza modificare il suo tipo di dati. Ora procediamo al nostro codice in cui includiamo per la prima volta il pacchetto numpy che Python ci ha fornito di creare o manipolare gli array.

Nella riga successiva, creiamo un array unidimensionale. Passiamo i valori che sono "34", "89", "30", "45", "90" e "11". Ora, passando alla nostra riga successiva, chiamiamo la funzione del file per archiviare l'array "array" nel file che si chiama "arr.bidone". Finalmente, passiamo la funzione fromfile () fornita dalla libreria numpy per ottenere i dati dei file txt che vengono archiviati sotto forma di un array. In questo, trasmettiamo due argomenti. Il primo è il nome del file e il secondo è il tipo di dati in cui vogliamo ottenerlo. Nel nostro caso, vogliamo visualizzare i valori interi dell'array, quindi lo passiamo il numero intero del tipo di dati.

Importa Numpy come NP
array = np.Array ([34, 89, 30, 45, 90, 11])
vettore.tofile ("arr.bidone")
Stampa (NP.da file ("L'array dei numeri che abbiamo creato è" "arr.bin ", dtype = int))

Come possiamo vedere nel seguente frammento, visualizziamo l'array che abbiamo memorizzato nel "ARRR.File bin ”usando la funzione tofile ().

Esempio 3:

In questo esempio, proviamo a utilizzare un altro metodo per archiviare una matrice in un file di testo. Creiamo un array intero che archiviamo in un file di testo. Procediamo al nostro codice in cui importiamo la nostra libreria numpy e quindi creiamo un array di dimensioni 1 × 2 usando il NP.Metodo array (). Dopo aver creato una serie di tipi interi con valori di "100" e "200" e usando il punto ".". L'operatore che ci consente di mettere in relazione una funzione con un'altra assegna l'array alla funzione tofile () che condivide il nostro array nel file denominato "arr".

Infine, utilizziamo la funzione Open () per aprire il file. Ma questa volta, vogliamo visualizzarlo nel formato binario in modo da passare la parola chiave "RB" per aprire il file in forma binaria come "array". Alla fine, usando il "."Operatore dot, passiamo l'array per leggere () che viene utilizzata per leggere l'array e visualizzarlo usando l'istruzione di stampa.

Nella seguente illustrazione è mostrato l'output del codice precedente. Viene visualizzato il numero binario per il valore "100" e il valore "300".

Conclusione

In questa guida, abbiamo studiato la funzione integrata di Numpy per scrivere l'array in qualsiasi file e abbiamo provato a ottenere gli array in diversi formati che sono archiviati nel file. Il tofile () è il modo migliore per archiviare gli array e ottenere i dati dai file senza perdere alcun dato. Speriamo che questo articolo ti aiuti nel tuo apprendimento della funzione Tofile ().