numpy.ndarry写入excel(numpy读取npy文件)

1. numpy读取npy文件

npz实际上是numpy提供的数组存储方式，简单的可看做是一系列npy数据的组合，利用np.load函数读取后得到一个类似字典的对象，可以通过关键字进行值查询，关键字对应的值其实就是一个npy数据。

如果用keras自带的example（from keras.datasets import mnist，在mnist.py下的load_data函数），会使用这种格式。

2. numpy文件读取

　　numpy是一个很基础很底层的模块，其重要性不言而喻，可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一。在很多数据分析，深度学习，机器学习亦或是人工智能领域的模块中，很多的底层都会用到这个模块，是必知必会的一个基础模块。

numpy是一个高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等其他各种工具的基础。

numpy的主要功能：

　　1. ndarray，一个多维数据结构，高效且节省空间

　　2. 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数

　　3. 读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具

　　4. 线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能

　　5. 用户集成C、C++等代码的工具

3. numpy读取

说明此在线解释器只提供基本的python功能，numpy这是需要额外安装的。

4. 导入numpy的语句

使用pandas读取的方法是

pandas.to_csv()

得到的结果是dataframe格式，再用numpy库转一下

具体代码:

import pandas as pd

import numpy as np

file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夹\result123.csv')

row = np.array(file_content)

lx = row.tolist()，希望我的回答对亲们有帮助

5. numpy.random.seed()的使用

函数功能：设置x轴的数值显示范围。

获取x轴数值显示范围：plt.xlim()

设置x轴边界：plt.xlim((xl,xr))

其中，xl：x轴下限，xr：x轴上限。

举例：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)

y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x, y, label="scatter figure")

plt.legend()

plt.xlim(0.05, 10)

plt.ylim(0, 1)

plt.show()

6. numpy ndarry

ndarray是一个通用的同构数据多维数组，也就是所，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。

7. numpy写入文件

使用pandas读取的方法是 pandas.to_csv() 得到的结果是dataframe格式，再用numpy库转一下 具体代码: import pandas as pd import numpy as np file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夹\result123.csv') row = np.array(file_content) lx = row.tolist()