NumPy数据存取与函数
数据的CSV文件存取
CSV文件
CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)
CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据。
将数据写入CSV文件
np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
-frame: 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
-array: 存入文件的数组
-fmt: 写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e
-delimiter：分割字符串，默认是空格
示例：
import numpy as np a = np.arange(100).reshape(5, 20) np.savetxt('a.csv',a,fmt='%d',delimiter = ',')
生成CSV文件内容：
从CSV文件中读取数据
np.loadtxt(frame, dtype = np.float, delimiter=None,unpack=False)
-frame: 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
-dtype: 数据类型，可选
-delimiter：分割字符串，默认是空格
-unpack：如果True，读入属性将分别写入不同变量
CSV文件的局限性
CSV只能有效存储一维和二维数组
np.savetxt() np.loadtxt() 只能有效存取一维和二维数组
多维数据的存取
多维数据存
a.tofile(frame,sep='',format='%s')
-frame: 文件、字符串
-sep: 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
-format：写入数据的格式
如果使用sep分割的话，生成的将会是二进制文件
读多维数据文件
np.fromfile(frame, dtype=float, count=-1,sep='')
-frame: 文件、字符串
-dtype: 读取的数据类型
-count：读入元素个数，-1表示读入整个文件
-sep: 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
整数文件：
二进制文件：
需要注意：
该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型
a.tofile() 和 np.fromfile()需要配合使用
可以通过元数据文件来存储额外信息
NumPy的便捷文件存取
np.save(fname,array) 或 np.savez(fname,array)
-frame: 文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz
-array：数组数量
np.load(fname)
-frame:文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz
NumPy的随机数函数
NumPy的随机数函数子库
NumPy的random子库
np.random.*
np.random.rand()
np.random.randn()
np.random.randint()
函数示例：
NumPy的统计函数
NumPy直接提供的统计类函数
np.std() np.war() np.average()
np的统计函数
NumPy的梯度
np.gradient(f) 计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度
梯度：连续值之间的变化率，即斜率
XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值：a, b, c,其中 b 的梯度是：(c-a)/2
一维元素梯度值：
二维元素梯度值：
