Enregistrer et charger le tableau NumPy en Python

1. Enregistrer et charger le tableau NumPy avec les fonctions numpy.savetxt() et numpy.loadtxt()
2. Enregistrer et charger le tableau NumPy avec les fonctions numpy.tofile() et numpy.fromfile()
3. Enregistrer et charger le tableau NumPy avec les fonctions numpy.save() et numpy.load() en Python

Ce tutoriel abordera les méthodes pour enregistrer et charger un tableau NumPy en Python.

Enregistrer et charger le tableau NumPy avec les fonctions numpy.savetxt() et numpy.loadtxt()

La fonction numpy.savetxt() enregistre un tableau NumPy dans un fichier texte et la fonction numpy.loadtxt() charge un tableau NumPy à partir d’un fichier texte en Python. La fonction numpy.save() prend le nom du fichier texte, le tableau à enregistrer et le format souhaité comme paramètres d’entrée et enregistre le tableau à l’intérieur du fichier texte. La fonction numpy.loadtxt() prend le nom du fichier texte et le type de données du tableau et retourne le tableau sauvegardé. L’exemple de code suivant nous montre comment nous pouvons enregistrer et charger un tableau NumPy avec les fonctions numpy.savetxt() et numpy.loadtxt() en Python.

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])

np.savetxt("test1.txt", a, fmt="%d")

a2 = np.loadtxt("test1.txt", dtype=int)
print(a == a2)

Production:

[ True  True  True  True]

Dans le code ci-dessus, nous avons enregistré le tableau a à l’intérieur du fichier test1.txt avec la fonction numpy.savetxt() et chargé le tableau a2 du fichier test1.txt avec le numpy.loadtxt() en Python. Nous avons d’abord créé le tableau a avec la fonction np.array(). Nous avons ensuite enregistré le tableau a dans le fichier test1.txt avec la fonction np.savetxt() et spécifié le format à %d, qui est le format entier. Nous avons ensuite chargé le tableau enregistré à l’intérieur du tableau a2 avec la fonction np.loadtxt() et spécifié le dtype=int. En fin de compte, nous avons comparé les deux tableaux et affiché les résultats.

Cette méthode est considérablement plus lente que toutes les autres méthodes discutées ici.

Enregistrer et charger le tableau NumPy avec les fonctions numpy.tofile() et numpy.fromfile()

La fonction numpy.tofile() enregistre un tableau NumPy dans un fichier binaire et la fonction numpy.fromfile() charge un tableau NumPy à partir d’un fichier binaire. La fonction numpy.tofile() prend le nom du fichier comme argument d’entrée et enregistre le tableau appelant à l’intérieur du fichier dans un format binaire. La fonction numpy.fromfile() prend le nom du fichier et le type de données du tableau comme paramètres d’entrée et renvoie le tableau. L’exemple de code suivant nous montre comment enregistrer et charger un tableau NumPy avec les fonctions numpy.tofile() et numpy.fromfile() en Python.

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])

a.tofile("test2.dat")

a2 = np.fromfile("test2.dat", dtype=int)
print(a == a2)

Production:

[ True  True  True  True]

Dans le code ci-dessus, nous avons enregistré le tableau a à l’intérieur du fichier test2.dat avec la fonction numpy.tofile() et chargé le tableau a2 du fichier test2.dat avec le numpy.fromfile() fonction en Python. Nous avons d’abord créé le tableau a avec la fonction np.array(). Nous avons ensuite enregistré le tableau a dans le fichier test2.dat avec la fonction np.tofile(). Nous avons ensuite chargé le tableau enregistré à l’intérieur du tableau a2 avec la fonction np.fromfile() et spécifié le dtype=int. En fin de compte, nous avons comparé les deux tableaux et affiché les résultats.

Cette méthode est plus rapide et plus efficace que la méthode précédente, mais elle dépend de la plate-forme.

Enregistrer et charger le tableau NumPy avec les fonctions numpy.save() et numpy.load() en Python

Cette approche est un moyen indépendant de la plate-forme d’enregistrer et de charger un tableau NumPy en Python. La fonction numpy.save() enregistre un tableau NumPy dans un fichier, et la fonction numpy.load() charge un tableau NumPy à partir d’un fichier. Nous devons spécifier l’extension .npy pour les fichiers dans cette méthode. La fonction numpy.save() prend le nom du fichier et du tableau à enregistrer comme paramètres d’entrée et enregistre le tableau dans le fichier spécifié. La fonction numpy.load() prend le nom du fichier en paramètre d’entrée et retourne le tableau. L’exemple de code suivant nous montre comment nous pouvons enregistrer et charger un tableau NumPy avec les fonctions numpy.save() et numpy.load() en Python.

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 5, 7])

np.save("test3.npy", a)

a2 = np.load("test3.npy")
print(a == a2)

Production:

[ True  True  True  True]

Dans le code ci-dessus, nous avons enregistré le tableau a dans le fichier test3.npy avec la fonction numpy.save() et chargé le tableau a2 du fichier test3.npy avec le numpy.load() en Python. Nous avons d’abord créé le tableau a avec la fonction np.array(). Nous avons ensuite enregistré le tableau a dans le fichier test3.npy avec la fonction np.save(). Nous avons ensuite chargé le tableau sauvegardé dans le tableau a2 avec la fonction np.load(). En fin de compte, nous avons comparé les deux tableaux et affiché les résultats.

Cette méthode est la meilleure à ce jour car elle est très efficace et indépendante de la plate-forme.