如何将 numpy 数组导出到 csv 文件（带有示例）

您可以使用以下基本语法将 NumPy 数组导出到 CSV 文件：

 import numpy as np

#define NumPy array
data = np. array ([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

#export array to CSV file
n.p. savetxt (" my_data.csv ", data, delimiter=" , ")

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：将 NumPy 数组导出为 CSV 格式

以下代码显示如何将 NumPy 数组导出到 CSV 文件：

 import numpy as np

#define NumPy array
data = np. array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])

#export array to CSV file
n.p. savetxt (" my_data.csv ", data, delimiter=" , ")

如果我导航到笔记本电脑上保存 CSV 文件的位置，我可以查看数据：

示例 2：将 NumPy 数组导出为特定格式的 CSV

数字的默认格式是“%.18e”——这显示 18 个零。但是，我们可以使用fmt参数来指定不同的格式。

例如，以下代码将 NumPy 数组导出为 CSV 格式并指定两位小数：

 import numpy as np

#define NumPy array
data = np. array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])

#export array to CSV file (using 2 decimal places)
n.p. savetxt (" my_data.csv ", data, delimiter=" , ", fmt=" %.2f ")

如果我导航到 CSV 文件的保存位置，我可以查看数据：

示例 3：将 NumPy 数组导出到带有标题的 CSV

以下代码显示如何将 NumPy 数组导出到具有自定义列标题的 CSV 文件：

 import numpy as np

#define NumPy array
data = np. array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])

#export array to CSV file (using 2 decimal places)
n.p. savetxt (" my_data.csv ", data, delimiter=" , ", fmt=" %.2f ",
           header=" A, B, C ", comments="")

注意：注释参数可防止“#”符号显示在标题中。

如果我导航到 CSV 文件的保存位置，我可以查看数据：

注意：您可以在此处找到numpy.savetxt()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在Python中执行其他常见的读写操作：

如何使用 NumPy 读取 CSV 文件
如何使用 Pandas 读取 CSV 文件
如何将 Pandas DataFrame 导出到 CSV 文件