numpy > ファイル読み書き > np.save() / np.load() / np.savetxt() / np.loadtxt() > バイナリ読み書き / csv読み書き

動作環境

Ubuntu 14.04 TLS desktop amd64

numpyでのファイル読み書きを調べた。

参考 https://hydrocul.github.io/wiki/numpy/ndarray-io.html

バイナリ読み書き

fileIO.py

import numpy as np

x_data1 = np.random.rand(10,3).astype(np.float32)

np.save('test_x.npy', x_data1)

x_data2 = np.load('test_x.npy')

print(x_data1)
print(x_data2)

結果

$ python fileio.py [[ 0.84425318  0.69987315  0.3876062 ]
 [ 0.31025144  0.45909852  0.48562685]
 [ 0.83929896  0.80323225  0.99521893]
 [ 0.22227153  0.96804965  0.45995703]
 [ 0.74783921  0.48443237  0.56863761]
 [ 0.06758564  0.25367704  0.30701843]
 [ 0.20933156  0.38771868  0.81327569]
 [ 0.64947814  0.36773711  0.32540786]
 [ 0.08585044  0.92082411  0.78450251]
 [ 0.51730436  0.69340336  0.64845133]]
[[ 0.84425318  0.69987315  0.3876062 ]
 [ 0.31025144  0.45909852  0.48562685]
 [ 0.83929896  0.80323225  0.99521893]
 [ 0.22227153  0.96804965  0.45995703]
 [ 0.74783921  0.48443237  0.56863761]
 [ 0.06758564  0.25367704  0.30701843]
 [ 0.20933156  0.38771868  0.81327569]
 [ 0.64947814  0.36773711  0.32540786]
 [ 0.08585044  0.92082411  0.78450251]
 [ 0.51730436  0.69340336  0.64845133]]

作成されたファイルはバイナリ形式でlessでは見れない。

拡張子は.npyにするようだ。.datという拡張子にしたら.dat.npyというファイルが作成された。

csv読み書き

同じリンクにテキスト形式での読み書きが記載されていた。

fileIO_csv.py

import numpy as np

x_data1 = np.random.rand(10,3).astype(np.float32)

np.savetxt('test_x.csv', x_data1, delimiter=',')

x_data2 = np.loadtxt('test_x.csv', delimiter=',')

print(x_data1)
print(x_data2)

結果

$ python fileio_csv.py 
[[ 0.4589383   0.19229905  0.56762594]
 [ 0.78595251  0.62296402  0.69180036]
 [ 0.79244858  0.4788976   0.67316693]
 [ 0.74409723  0.9375959   0.27137175]
 [ 0.92335385  0.46055159  0.99533266]
 [ 0.83741426  0.86077845  0.96400464]
 [ 0.38847181  0.22187459  0.90489089]
 [ 0.36801556  0.47473967  0.79495519]
 [ 0.93096507  0.29290742  0.01023043]
 [ 0.32679453  0.42028335  0.47830898]]
[[ 0.4589383   0.19229905  0.56762594]
 [ 0.78595251  0.62296402  0.69180036]
 [ 0.79244858  0.4788976   0.67316693]
 [ 0.74409723  0.9375959   0.27137175]
 [ 0.92335385  0.46055159  0.99533266]
 [ 0.83741426  0.86077845  0.96400464]
 [ 0.38847181  0.22187459  0.90489089]
 [ 0.36801556  0.47473967  0.79495519]
 [ 0.93096507  0.29290742  0.01023043]
 [ 0.32679453  0.42028335  0.47830898]]

lessの実行

4.589383006095886230e-01,1.922990530729293823e-01,5.676259398460388184e-01
7.859525084495544434e-01,6.229640245437622070e-01,6.918003559112548828e-01
7.924485802650451660e-01,4.788976013660430908e-01,6.731669306755065918e-01
7.440972328186035156e-01,9.375959038734436035e-01,2.713717520236968994e-01
9.233538508415222168e-01,4.605515897274017334e-01,9.953326582908630371e-01
8.374142646789550781e-01,8.607784509658813477e-01,9.640046358108520508e-01
3.884718120098114014e-01,2.218745946884155273e-01,9.048908948898315430e-01
3.680155575275421143e-01,4.747396707534790039e-01,7.949551939964294434e-01
9.309650659561157227e-01,2.929074168205261230e-01,1.023042947053909302e-02
3.267945349216461182e-01,4.202833473682403564e-01,4.783089756965637207e-01
test_x.csv