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发表日期: 2021-09-14 17:54:43 浏览次数:13

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廊坊市,河北省地级市,位于河北省中部偏东,北临首都北京,东交天津,南接沧州,西连保定,地处京津冀城市群核心地带、环渤海腹地。廊坊市辖两个区、两个县级市及六个县,总面积6429平方千米 [63]  。根据第七次人口普查数据,截至2020年11月1日零时,廊坊市常住人口为5464087人, [62]  占河北省总人口比7.32%,较2010年上升1.25%,过去的十年人口增加逾百万,增速河北第一。

廊坊市位于华北平原中东部,北起燕山南麓丘陵地区,南抵黑龙港流域,大部分为凹陷地区。廊坊市地处中纬度地带,属暖温带大陆性季风气候,四季分明。廊坊市地处海河流域中下游,素有“九河下梢”之称。境内有5条铁路干线,7条高速公路,10条国家和20条省级公路。廊坊地域曾涌现出西晋文学家张华、唐代诗人王之涣、北宋名相吕端、宋代文学家苏洵、元代名相史天泽、明代农民起义领袖刘六、刘七等人物。 [1] 

2020年,廊坊市生产总值3301.1亿元,同比增长3.5%。其中,第一产业实现增加值221.5亿元,与上年持平;第二产业实现增加值1022.0亿元,增长2.6%;第三产业实现增长值2057.6亿元,增长4.3%。

NumPy IO

Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式:npy

npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函数有:

  • load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。

  • savez() 函数用于将多个数组写入文件,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。

  • loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等)


  • numpy.save()

    numpy.save() 函数将数组保存到以 .npy 为扩展名的文件中。

    numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

    参数说明:

  • file:要保存的文件,扩展名为 .npy,如果文件路径末尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被自动加上。

  • arr: 要保存的数组

  • allow_pickle: 可选,布尔值,允许使用 Python pickles 保存对象数组,Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前,对对象进行序列化和反序列化。

  • fix_imports: 可选,为了方便 Pyhton2 中读取 Python3 保存的数据。

  • 实例

    import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) # 保存到 outfile.npy 文件上np.save('outfile.npy',a) # 保存到 outfile2.npy 文件上,如果文件路径末尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被自动加上np.save('outfile2',a)

    我们可以查看文件内容:

    $ cat outfile.npy 
    ?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }  $ cat outfile2.npy 
    ?NUMPYv{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), }

    可以看出文件是乱码的,因为它们是 Numpy 专用的二进制格式后的数据。

    我们可以使用 load() 函数来读取数据就可以正常显示了:

    实例

    import numpy as np b = np.load('outfile.npy')  print (b)

    输出结果为:

    [1 2 3 4 5]

    np.savez

    numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。

    numpy.savez(file, *args, **kwds)

    参数说明:

  • file:要保存的文件,扩展名为 .npz,如果文件路径末尾没有扩展名 .npz,该扩展名会被自动加上。

  • args: 要保存的数组,可以使用关键字参数为数组起一个名字,非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0arr_1, … 。

  • kwds: 要保存的数组使用关键字名称。

  • 实例

    import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b = np.arange(0, 1.0, 0.1)c = np.sin(b)# c 使用了关键字参数 sin_arraynp.savez("runoob.npz", a, b, sin_array = c)r = np.load("runoob.npz")  print(r.files) # 查看各个数组名称print(r["arr_0"]) # 数组 aprint(r["arr_1"]) # 数组 bprint(r["sin_array"]) # 数组 c

    输出结果为:

    ['sin_array', 'arr_0', 'arr_1'][[1 2 3]
     [4 5 6]][0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9][0.         0.09983342 0.19866933 0.29552021 0.38941834 0.47942554
     0.56464247 0.64421769 0.71735609 0.78332691]

    savetxt()

    savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据,对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

    np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=' ')np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")

    参数 delimiter 可以指定各种分隔符、针对特定列的转换器函数、需要跳过的行数等。

    实例

    import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) np.savetxt('out.txt',a) b = np.loadtxt('out.txt')   print(b)

    输出结果为:

    [1. 2. 3. 4. 5.]

    使用 delimiter 参数:

    实例

    import numpy as np a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)np.savetxt("out.txt",a,fmt="%d",delimiter=",") # 改为保存为整数,以逗号分隔b = np.loadtxt("out.txt",delimiter=",") # load 时也要指定为逗号分隔print(b)

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