我相信你也可以很简单地做到以下几点:

将Numpy数组转换为Pandas数据框架 另存为CSV

例如# 1:

    # Libraries to import
    import pandas as pd
    import nump as np

    #N x N numpy array (dimensions dont matter)
    corr_mat    #your numpy array
    my_df = pd.DataFrame(corr_mat)  #converting it to a pandas dataframe

例如# 2:

    #save as csv 
    my_df.to_csv('foo.csv', index=False)   # "foo" is the name you want to give
                                           # to csv file. Make sure to add ".csv"
                                           # after whatever name like in the code

如果你想保存你的numpy数组(例如your_array = np.array([[1,2]，[3,4]]))到一个单元格，你可以先用your_array.tolist()转换它。

然后以正常的方式保存到一个单元格，分隔符=';' csv-file中的单元格看起来像这样[[1,2]，[2,4]]

然后你可以像这样恢复你的数组: Your_array = np.array(ast.literal_eval(cell_string))

你也可以在不使用任何模块的情况下使用纯python来实现。

# format as a block of csv text to do whatever you want
csv_rows = ["{},{}".format(i, j) for i, j in array]
csv_text = "\n".join(csv_rows)

# write it to a file
with open('file.csv', 'w') as f:
    f.write(csv_text)

NumPy .savetxt()方法用于将NumPy数组保存到输出文本文件中，但是默认情况下它将使用科学表示法。

如果希望避免这种情况，则需要使用fmt参数指定适当的格式。例如,

import numpy as np

np.savetxt('output.csv', arr, delimiter=',', fmt='%f')

numpy。Savetxt将数组保存到文本文件中。

import numpy
a = numpy.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
numpy.savetxt("foo.csv", a, delimiter=",")

你可以用熊猫。它确实需要一些额外的内存，所以它并不总是可行的，但它非常快速和易于使用。

import pandas as pd 
pd.DataFrame(np_array).to_csv("path/to/file.csv")

如果你不想要一个头或索引，使用to_csv("/path/to/file.csv"， header=None, index=None)