Как экспортировать массив numpy в файл csv (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для экспорта массива NumPy в файл CSV:

 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=" , ")

Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1. Экспорт массива NumPy в формат CSV.

Следующий код показывает, как экспортировать массив NumPy в файл CSV:

 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=" , ")

Если я перейду туда, где сохранен CSV-файл на моем ноутбуке, я смогу просмотреть данные:

Пример 2. Экспорт массива NumPy в CSV определенного формата.

Формат чисел по умолчанию — «%.18e» — здесь отображается 18 нулей. Однако мы можем использовать аргумент fmt , чтобы указать другой формат.

Например, следующий код экспортирует массив NumPy в формат CSV и указывает два десятичных знака:

 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 ")

Если я перейду туда, где сохранен CSV-файл, я смогу просмотреть данные:

Пример 3. Экспорт массива NumPy в CSV с заголовками.

Следующий код показывает, как экспортировать массив NumPy в файл CSV с настраиваемыми заголовками столбцов:

 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="")

Примечание . Аргумент комментариев предотвращает отображение символа «#» в заголовках.

Если я перейду туда, где сохранен CSV-файл, я смогу просмотреть данные:

Примечание . Полную документацию по функции numpy.savext() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции чтения и записи в Python:

Как читать файлы CSV с помощью NumPy
Как читать файлы CSV с помощью Pandas
Как экспортировать DataFrame Pandas в файл CSV