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)

要将NumPy数组存储到文本文件中，请从NumPy模块导入savetxt

假设你的Numpy数组名称是train_df:

import numpy as np
np.savetxt('train_df.txt', train_df, fmt='%s')

OR

from numpy import savetxt
savetxt('train_df.txt', train_df, fmt='%s')

如果你想写在列:

    for x in np.nditer(a.T, order='C'): 
            file.write(str(x))
            file.write("\n")

这里'a'是numpy数组的名称，'file'是要写入文件的变量。

如果你想写一行:

    writer= csv.writer(file, delimiter=',')
    for x in np.nditer(a.T, order='C'): 
            row.append(str(x))
    writer.writerow(row)

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')

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=",")