如何将NumPy数组转储为人类可读格式的csv文件?


当前回答

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')

其他回答

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=",")

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')

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

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“,”。