數據的CSV文件存取：

1 np.savetxt(frame, array, fmt=‘%.18e‘, delimiter=None)
2 ? frame : 文件、字符串或產生器，可以是.gz或.bz2的壓縮文件
3 ? array : 存入文件的數組
4 ? fmt : 寫入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e
5 ? delimiter : 分割字符串，默認是任何空格

1 np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None， unpack=False)
2 ? frame : 文件、字符串或產生器，可以是.gz或.bz2的壓縮文件
 
3 ? dtype : 數據類型，可選
4 ? delimiter : 分割字符串，默認是任何空格
5 ? unpack  : 如果True，讀入屬性將分別寫入不同變量

CSV只能有效存儲一維和二維數組
np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一維和二維數組

多維數據的存取

1 a.tofile(frame, sep=‘‘, format=‘%s‘)
2 ? frame  : 文件、字符串
3 ? sep : 數據分割字符串，如果是空串，寫入文件為二進制
4 ? format : 寫入數據的格式

1 p.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep=‘‘
 
)
2 ? frame  : 文件、字符串
3 ? dtype : 讀取的數據類型
4 ? count  : 讀入元素個數，‐1表示讀入整個文件
5 ? sep : 數據分割字符串，如果是空串，寫入文件為二進制

該方法需要讀取時知道存入文件時數組的維度和元素類型，a.tofile()和np.fromfile()需要配合使用，可以通過元數據文件來存儲額外信息。

NumPy的便捷文件存取：

1 np.save(fname, array) 或 np.savez(fname, array)
2 ? fname : 文件名，以.npy為擴展名，壓縮擴展名為.npz
3 ? array  : 數組變量
 
4 np.load(fname)
5 ? fname : 文件名，以.npy為擴展名，壓縮擴展名為.npz

NumPy的隨機數函數：np.random.*

NumPy的統計函數：np.*

NumPy的梯度函數：
np.gradient(f) 計算數組f中元素的梯度，當f為多維時，返回每個維度梯度
---------------------
作者：Famir_Tse
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/famirtse/article/details/80465407
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

Python數據分析與展示（二）：數據分析與展示