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))

如前所述，将数组转储到CSV文件的最佳方法是使用.savetxt(…)方法。然而，有一些事情我们应该知道如何正确地去做。

例如，如果您有一个dtype = np.int32 as的numpy数组

   narr = np.array([[1,2],
                 [3,4],
                 [5,6]], dtype=np.int32)

并使用savetxt as保存

np.savetxt('values.csv', narr, delimiter=",")

它将以浮点指数格式存储数据

1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00,4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00

您必须使用名为fmt as的参数来更改格式

np.savetxt('values.csv', narr, fmt="%d", delimiter=",")

以原始格式存储数据

以压缩的gz格式保存数据

此外，savetxt可以用于存储.gz压缩格式的数据，这在通过网络传输数据时可能很有用。

我们只需要将文件扩展名更改为.gz, numpy就会自动处理所有事情

np.savetxt('values.gz', narr, fmt="%d", delimiter=",")

希望能有所帮助

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=",")

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')

在Python中，我们使用csv.writer()模块将数据写入csv文件。这个模块类似于csv.reader()模块。

import csv

person = [['SN', 'Person', 'DOB'],
['1', 'John', '18/1/1997'],
['2', 'Marie','19/2/1998'],
['3', 'Simon','20/3/1999'],
['4', 'Erik', '21/4/2000'],
['5', 'Ana', '22/5/2001']]

csv.register_dialect('myDialect',
delimiter = '|',
quoting=csv.QUOTE_NONE,
skipinitialspace=True)

with open('dob.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f, dialect='myDialect')
    for row in person:
       writer.writerow(row)

f.close()

分隔符是用来分隔字段的字符串。默认值为“，”。

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