目錄

• 通過 numpy 讀寫 txt 或 csv 檔案
• 通過 numpy 讀寫 npy 或 npz 檔案
  • 讀寫 npy 檔案
  • 讀寫 npz 檔案
• 通過 h5py 讀寫 hdf5 檔案
  • 簡單讀取
  • 通過切片賦值
• 總結
• References

將 numpy 陣列存入檔案，有多種檔案型別可供選擇，對應地就有不同的方法來讀寫。

下面我將介紹讀寫 numpy 的三類檔案：

• txt 或者 csv 檔案
• npy 或者 npz 檔案
• hdf5 檔案

通過 numpy 讀寫 txt 或 csv 檔案

import numpy as np

a = np.array(range(20)).reshape((4, 5))
print(a)

# 字尾改為 .txt 一樣
filename = 'data/a.csv'
# 寫檔案
np.savetxt(filename, a, fmt='%d', delimiter=',')

# 讀檔案
b = np.loadtxt(filename, dtype=np.int32, delimiter=',')
print(b)
 

缺點：

• 只能儲存一維和二維 numpy 陣列，當 numpy 陣列 a 有多維時，需要將其 a.reshape((a.shape[0], -1)) 後才能用這種方式儲存。
• 不能追加儲存，即每次 np.savetxt() 都會覆蓋之前的內容。

通過 numpy 讀寫 npy 或 npz 檔案

讀寫 npy 檔案

import numpy as np

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
print(a)

filename = 'data/a.npy'
# 寫檔案
np.save(filename, a)

# 讀檔案
b = np.load(filename)
print(b)
print(b.shape)
 

優點：

• npy 檔案可以儲存任意維度的 numpy 陣列，不限於一維和二維；
• npy 儲存了 numpy 陣列的結構，儲存的時候是什麼 shape 和 dtype，取出來時就是什麼樣的 shape 和 dtype。

缺點：

• 只能儲存一個 numpy 陣列，每次儲存會覆蓋掉之前檔案中存在的內容（如果有的話）。

讀寫 npz 檔案

import numpy as np

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
b = np.array(range(20, 44)).reshape(2, 3 ,4)
print('a:\n', a)
print('b:\n', b)

filename = 'data/a.npz'
# 寫檔案， 如果不指定key，那麼預設key為'arr_0'、'arr_1'，一直排下去。
np.savez(filename, a, b=b)

# 讀檔案
c = np.load(filename)
print('keys of NpzFile c:\n', c.keys())
print("c['arr_0']:\n", c['arr_0'])
print("c['b']:\n", c['b'])

優點：

• npy 檔案可以儲存任意維度的 numpy 陣列，不限於一維和二維；
• npy 儲存了 numpy 陣列的結構，儲存的時候是什麼 shape 和 dtype，取出來時就是什麼樣的 shape 和 dtype；
• 可以同時儲存多個 numpy 陣列；
• 可以指定儲存 numpy 陣列的 key，讀取的時候很方便，不會混亂。

缺點：

• 儲存多個 numpy 陣列時，只能同時儲存，即 np.savez(filename, a, b=b)。每次儲存會覆蓋掉之前檔案中存在的內容（如果有的話）。

通過 h5py 讀寫 hdf5 檔案

優點：

• 不限 numpy 陣列維度，可以保持 numpy 陣列結構和資料型別；
• 適合 numpy 陣列很大的情況，檔案佔用空間小；
• 可以通過 key 來訪問 dataset（可以理解為 numpy.array），讀取的時候很方便，不會混亂。
• 可以不覆蓋原檔案中含有的內容。

簡單讀取

import numpy as np
import h5py

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
b = np.array(range(20)).reshape((1, 4, 5))
print(a)
print(b)

filename = 'data/data.h5'
# 寫檔案
h5f = h5py.File(filename, 'w')
h5f.create_dataset('a', data=a)
h5f.create_dataset('b', data=b)
h5f.close()

# 讀檔案
h5f = h5py.File(filename, 'r')
print(type(h5f))
# 通過切片得到numpy陣列
print(h5f['a'][:])
print(h5f['b'][:])
h5f.close()

通過切片賦值

import numpy as np
import h5py

a = np.array(range(20)).reshape((2, 2, 5))
print(a)

filename = 'data/a.h5'
# 寫檔案
h5f = h5py.File(filename, 'w')
# 當陣列a太大，需要切片進行操作時，可以不直接對h5f['a']進行初始化；
# 當之後不需要改變h5f['a']的shape時，可以省略maxshape引數
h5f.create_dataset('a', shape=(2, 2, 5), maxshape=(None, 2, 5), dtype=np.int32, compression='gzip')
for i in range(2):
    # 採用切片的形式賦值
    h5f['a'][i] = a[i]
h5f.close()

# 讀檔案
h5f = h5py.File(filename, 'r')
print(type(h5f))
print(h5f['a'])
# 通過切片得到numpy陣列
print(h5f['a'][:])

同一個 hdf5 檔案可以建立多個 dataset，讀取的時候按照 key 來即可。

總結

• csv 和 txt 只能用來存一維或二維 numpy 陣列；
• npy 用來存單個 numpy 陣列，npz 可以同時存多個 numpy 陣列，兩者都不限 numpy 維度，且都保持 numpy 陣列的 shape 和 dtype，寫檔案時若原檔案存在只能覆蓋原檔案內容；
• 當 numpy 陣列很大時，最好使用 hdf5 檔案，hdf5 檔案相對更小；
• 當 numpy 陣列很大時，對整個 numpy 陣列進行運算容易發生 MemoryError，那麼此時可以選擇對 numpy 陣列切片，將運算後的陣列儲存到 hdf5 檔案中，hdf5 檔案支援切片索引。

References

當Python遇上HDF5--效能優化實戰 -- 張玉騰
雜： PYTHON上資料儲存：推薦h5py -- Po