普通数据读取

open(）函数 打开文件 参数‘r’可读 ’r’可写
read() 通过字符串的形式读取已打开的文件的数据
write() 通过字符串的形式保存至已打开的文件
replace() 将字符串中的数据进行替换
close(） 关闭打开的文件，数据才会保存

data=open(bamboofile1,"r")
result=open(bamboofile2,"w")
bamboodata=data.read()
#将，换为\n
bamboodata=bamboodata.replace(",","\n")
data.close()
result.write(bamboodata)
result.close()

pandas数据读取

xls文件读取

read_excel（）读取数据
as_matrix() 将表格数据转换为矩阵

bamboofile = '../data/model.xls' #数据名
bamboodata = pd.read_excel(bamboofile) #读取数据，数据的前三列是特征，第四列是标签
#print(data)
#      电量趋势下降指标  线损指标  告警类指标  是否窃漏电
# 0           4     1      1      1
# 1           4     0      4      1
# 2           2     1      1      1
# 3           9     0      0      0
data = data.as_matrix() #将表格转换为矩阵
#print(data)
# [[4 1 1 1]
#  [4 0 4 1]
#  [2 1 1 1]

numpy数据存取

CSV文件、txt文件存取

读取数据 loadtxt()
frame:文件名 可以是.gz或bz2的压缩文件
dtype:数据类型，可选，默认会根据数据调整
delimiter：分割字符串，默认为空格
unpack：如果true,读入属性将分别写入不同变量
fmt:写入文件的格式，例如：%d,%.2f

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None，unpack=false)
data=np.loadtxt('a.csv',delimiter=',',fmt='%.1f',dtype=np.float32)

保存数据 savetxt()
frame:文件名 可以是.gz或bz2的压缩文件
array:存入文件的数组
dtype:数据类型，可选，默认会根据数据调整
delimiter：分割字符串，默认为空格
unpack：如果true,读入属性将分别写入不同变量
fmt:写入文件的格式，例如：%d,%.2f

np.savetxt(frame,array,dtype=np.float,delimiter=None，unpack=false)
np.loadtxt('a.csv',a,delimiter=',',fmt='%.1f',dtype=np.float32)

多维数据存取

存取时需要知道数据本身维度
多维数据保存 tofile()
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

bamboosir=np.arange(100).reshape(5,10,2)
bamboosir.tofile("bamboo.dat",sep=",",format=‘%d')

bamboosir=np.arange(100).reshape(5,10,2)
bamboosir.tofile("bamboo.dat",format=‘%d')

多维数据读取 fromfile()
frame:文件、字符串
dtype:读取数据类型
count:读取元素个数，-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

bamboosir=np.arange(100).reshape(5,10,2)
bamboosir.tofile("bamboo.dat",format=‘%d',sep=',')
bamboodata=np.fromfile("bamboo.dat",dtype=np.int,sep=',')
bamboodata.reshape(5,10,2)

快捷存取

numpy提供一种快捷保存数据的方法，并记录数据维度
快捷保存 save(frame,array)
frame:文件名，以.npy为扩展名，压缩文件为.npz
array:数组变量

np.save('bamboosir.npy',bamboodata)

快捷读取
frame:文件名，以.npy为扩展名，压缩文件为.npz

bamboodata=np.save('bamboosir.npy')