日常の実際で必要になったことはないのですが、
numpyに配列(ndarray)をファイルに保存する機能があるのでその紹介です。
(実用上、ファイルに保存したくなるようなデータは pandasのデータフレームに変換したあと、
to_csvやto_excelを使ってcsvかエクセルにしてしまうことが多いです。)
ドキュメントはこの辺り
numpy.save
numpy.load
numpy.savez
簡単に言ってしまえば、
numpy.save(ファイル名, 保存したい配列) で保存して、
numpy.load(ファイル名) で読み込める。
numpy.savez(ファイル名, (名前=)保存したい配列, (名前=)保存したい配列, …) で、
1ファイルに複数配列保存できる、と言った使い方になります。(名前=)は省略可能。
実際にやってみましょう。
まず検証用にダミーデータを作ります。
import numpy as np
# 保存のテスト用データを作成
data0 = np.arange(12).reshape(3, 4)
data1 = data0 ** 2
print(data0)
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
print(data1)
'''
[[ 0 1 4 9]
[ 16 25 36 49]
[ 64 81 100 121]]
'''
まずは、save関数で配列を一つ保存し、それを別の変数に読み込んでみましょう。
特に難しいことはなく非常に直感的な使い方で上手く動きます。
# .npyフォーマットで保存
np.save("data0.npy", data0)
# 読み込み
data0_load = np.load("data0.npy")
print(data0_load)
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
続いて、savez関数で複数配列を1ファイルに保存し、復元してみます。
こちらは、loadした時に返されるオブジェクトが保存した配列そのものではないので注意です。
まずは名前をつけずに保存するパターン。
# savez を使うと複数の配列を.npzフォーマットの1ファイルにまとめて保存できる
np.savez("data0_1.npz", ary0, ary1)
# .npzファイルを読み込むと、配列ではなく、NpzFile オブジェクトが返される。
npzfile = np.load("data0_1.npz")
# .filesプロパティを見ると、中に二つの配列を持っていることがわかる
print(npzfile.files)
# ['arr_0', 'arr_1']
# それぞれの配列の取り出し
print(npzfile["arr_0"])
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
print(npzfile["arr_1"])
'''
[[ 0 1 4 9]
[ 16 25 36 49]
[ 64 81 100 121]]
'''
また、名前をつけて保存すると次のようになります。
# 名前(例ではxとy)をつけて保存することも可能
np.savez("named_data0_1.npz", x=ary0, y=ary1)
# .npzファイルを読み込むと、配列ではなく、NpzFile オブジェクトが返される。
npzfile2 = np.load("named_data0_1.npz")
# .filesプロパティを見ると、中に二つの配列を持っていることがわかる
print(npzfile2.files)
# ['x', 'y']
# 保存時の名前で取り出すことが可能
print(npzfile2["x"])
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
print(npzfile2["y"])
'''
[[ 0 1 4 9]
[ 16 25 36 49]
[ 64 81 100 121]]
'''
勝手にarr_0とか命名されるよりも、自分で名前をつけておいた方が混乱がなさそうですね。