python实现npy格式文件转换为txt文件操作

如下代码会将npy的格式数据读出,并且输出来到控制台:

import numpy as np

##设置全部数据,不输出省略号
import sys
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

boxes=np.load('./input_output/boxes.npy')
print(boxes)
np.savetxt('./input_output/boxes.txt',boxes,fmt='%s',newline='\n')
print('---------------------boxes--------------------------')

如下代码实现npy格式文件转换为txt,并且保存到当前目录相同文件名

实现转换整个文件夹下面多个文件:

import os
import numpy as np
path='./input_output' #一个文件夹下多个npy文件,
txtpath='./input_output'
namelist=[x for x in os.listdir(path)]
for i in range( len(namelist) ):
 datapath=os.path.join(path,namelist[i]) #specific address
 print(namelist[i])
 data = np.load(datapath).reshape([-1, 2]) # (39, 2)
 np.savetxt('%s/%s.txt'%(txtpath,namelist[i]),data)
print ('over')
import os
import numpy as np
path='./input_output' #一个文件夹下多个npy文件
txtpath='./input_output'
namelist=[x for x in os.listdir(path)]
for i in range( len(namelist) ):
 datapath=os.path.join(path,namelist[i]) #specific address
 print(namelist[i])
 #data = np.load(datapath).reshape([-1, 2]) # (39, 2)
 input_data = np.load(datapath) # (39, 2)
 data = input_data.reshape(1, -1)
 np.savetxt('%s/%s.txt'%(txtpath,namelist[i]),data)
print ('over')

同样的代码,实现读取单个npy文件,读取并且存储为txt :

import numpy as np
input_data = np.load(r"C:\test.npy")
print(input_data.shape)
data = input_data.reshape(1,-1)
print(data.shape)
print(data)
np.savetxt(r"C:\test.txt",data,delimiter=',')

修改pycharm的控制台的buffer大小:

如果你是用pycharm作为Python的编辑器,那么控制台的buf默认为1024,如果输出数据太多,需要修改buff大小才能让

全部数据输出,修改方法:

找到 pycharm 安装目录的 bin 目录下 idea.properties 文件, 修改 idea.cycle.buffer 值,原来默认为 1024

#--------------------------------------------------------------------- # This option controls console cyclic buffer: keeps the console output size not higher than the specified buffer size (Kb). # Older lines are deleted. In order to disable cycle buffer use idea.cycle.buffer.size=disabled #--------------------------------------------------------------------- idea.cycle.buffer.size=102400

补充知识:读取npy格式的文件

npy文件保存的是网络的权重

问题:Ubuntu环境下用gedit打开npy文件,是这样的,根本看不了内容

解决方法:编写如下代码,使解码后的文件内容输出在控制台

import numpy as np
context = np.load('E:/KittiSeg_pretrained0/vgg16.npy',encoding="latin1")
print(context)

文件位置依据自己的存放位置进行修改

运行代码输出结果为

{'conv1_2': [array([[[[ 1.66219279e-01, 1.42701820e-01, -4.02113283e-03, ...,
      6.18828237e-02, -1.74057148e-02, -3.00644431e-02],
     [ 9.46945231e-03, 3.87477316e-03, 5.08365929e-02, ...,
     -2.77981739e-02, 1.71373668e-03, 6.82722731e-03],
     [ 6.32681847e-02, 2.12877709e-02, -1.63465310e-02, ...,
      8.80054955e-04, 6.68104272e-03, -1.41139806e-03],
     ...,
     [ 3.47490981e-03, 8.47019628e-02, -4.07223180e-02, ...,
     -1.13523193e-02, -7.48998486e-03, 3.19077494e-03],
     [ 5.97234145e-02, 4.97663505e-02, -3.23118735e-03, ...,
      1.43114366e-02, 3.03175431e-02, -4.23925705e-02],
     [ 1.33459672e-01, 4.95484173e-02, -1.78808011e-02, ...,
      2.25385167e-02, 3.02020740e-02, -2.17075031e-02]],

    [[ 2.12007999e-01, 2.10127644e-02, -1.47626130e-02, ...,
      2.29580477e-02, 1.23102348e-02, -3.08422819e-02],
     [-2.62175221e-03, 7.42094172e-03, 6.74030930e-02, ...,
     -3.06594316e-02, 1.80578313e-03, 4.27369215e-03],
     [ 2.27197763e-02, -1.07841045e-02, -1.31095545e-02, ...,
     -1.15751950e-02, 4.18359675e-02, -1.92268589e-03],
     ...,
     [-2.70304317e-03, 7.41161704e-02, -3.32262330e-02, ...,
     -1.10277236e-02, 1.39831286e-02, 5.34419343e-03],
     [-3.20506282e-02, -2.40584910e-02, -4.52397857e-03, ...,
     -6.04042644e-03, 2.01962605e-01, -5.04491515e-02],
     [ 1.68114193e-02, -2.33167298e-02, -1.40886130e-02, ...,
     -7.79278344e-03, 1.28428593e-01, -2.58184522e-02]],

  [[-5.91698708e-03, -2.26223674e-02, 4.88128467e-03, ...,
    4.13784146e-04, -4.84175496e-02, 1.63675251e-03],
   [-3.93767562e-03, 9.07397643e-03, 5.36517277e-02, ...,
   -2.56106984e-02, -4.17886395e-03, 2.47476017e-03],
   [-3.07008922e-02, -1.09781921e-02, -3.69096454e-03, ...,
   -1.19221993e-02, -1.39777903e-02, 8.52933805e-03],
   ...,
   ..........................................

以上这篇python实现npy格式文件转换为txt文件操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python获取txt文件词向量过程详解

    在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时,选择了一个有3G多的txt文件,之前在做词向量时用的是word2vec,所以直接导入模型然后indexword即可. 因为这是一个txt大文件,尝试了DataFrame,np.loadtxt等,都没有成功,其中主要遇到的问题是: 如何读取完整的大文件,而不会出现内存不足memery error等问题 将读取出来的文件,保存为npy文件 根据词找到对应的向量 解决办法: 尝试使

  • Python Numpy中数据的常用保存与读取方法

    在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save 保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy 参数介绍 numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file:文件名/文件路径 arr:要存

  • python利用numpy存取文件的方式

    NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数.保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式.二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型. numpy格式的文件可以保存为后缀为(.npy/.npz)格式的文件 1. tofile()和fromfile() tofile()将数组中的数据以二进制格式写进文件 tofile()输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息 fromfile()函数读回数据时需要用户指定元素类型,并对数组的形状进行适当的修改 import nump

  • python实现npy格式文件转换为txt文件操作

    如下代码会将npy的格式数据读出,并且输出来到控制台: import numpy as np ##设置全部数据,不输出省略号 import sys np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) boxes=np.load('./input_output/boxes.npy') print(boxes) np.savetxt('./input_output/boxes.txt',boxes,fmt='%s',newline='\n') print('----

  • python利用pandas将excel文件转换为txt文件的方法

    python将数据换为txt的方法有很多,可以用xlrd库实现.本人比较懒,不想按太多用的少的插件,利用已有库pandas将excel文件转换为txt文件. 直接上代码: ''' function:将excel文件转换为text author:Nstock date:2018/3/1 ''' import pandas as pd import re import codecs #将excel转化为txt文件 def exceltotxt(excel_dir, txt_dir): with co

  • python实现Excel文件转换为TXT文件

    在处理数据的时候经常需要读取TXT文件类型的数据转换为可执行的list,但是当我们有Excel的文件,如何将Excel文件转换为每行固定长度的TXT文件呢!如果数据量很少的情况下,人工处理还好,可是在大数据的情况下就显得不可能了,这时如果我们利用程序执行这一命令就轻松多了,废话不多说,下面介绍代码. 首先在python中import两个必要的包(我们面向的对象是.csv的Excel文件) import numpy as np import csv 接下来,就是读取Excel文件,在读取的文件路径

  • python将字符串以utf-8格式保存在txt文件中的方法

    如下所示: #ltp_data 字符串 写进777.txt 1. def save(filename, contents): fh = open(filename, 'w', encoding='utf-8') fh.write(contents) fh.close() save('F:\\ltp-3.3.1-win-x86\\777.txt', ltp_data) 2. #这句话自带文件关闭功能,所以和那些先open再write再close的方式来说,更加pythontic! with ope

  • python将pandas datarame保存为txt文件的实例

    CSV means Comma Separated Values. It is plain text (ansi). The CSV ("Comma Separated Value") file format is often used to exchange data between disparate applications. The file format, as it is used in Microsoft Excel, has become a pseudo standa

  • 使用python把json文件转换为csv文件

    了解json整体格式 这里有一段json格式的文件,存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分):global_temperature.json { "description": { "title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December", "units": "Degrees Celsius", "b

  • python批量实现Word文件转换为PDF文件

    本文为大家分享了python批量转换Word文件为PDF文件的具体方法,供大家参考,具体内容如下 1.目的 通过万能的Python把一个目录下的所有Word文件转换为PDF文件. 2.遍历目录 作者总结了三种遍历目录的方法,分别如下. 2.1.调用glob 遍历指定目录下的所有文件和文件夹,不递归遍历,需要手动完成递归遍历功能. import glob as gb path = gb.glob('d:\\2\\*') for path in path: print path 2.2.调用os.w

  • python保存二维数组到txt文件中的方法

    一个非常繁琐粗暴的方法,python属于入门级水平,就酱先备份一下,如果有更好的方法再更新 arrs=[[2,15,48,4,5],[6,7,6,4,1],[2,3,6,6,7],[4,6,8,11,2]] ARRS = [] f=open('testARRS.txt','w+') for i in range(4): jointsFrame = arrs[i] #每行 ARRS.append(jointsFrame) for Ji in range(5): strNum = str(joint

  • python读取一个大于10G的txt文件的方法

    前言 用python 读取一个大于10G 的文件,自己电脑只有8G内存,一运行就报内存溢出:MemoryError python 如何用open函数读取大文件呢? 读取大文件 首先可以自己先制作一个大于10G的txt文件 a = ''' 2021-02-02 21:33:31,678 [django.request:93] [base:get_response] [WARNING]- Not Found: /http:/123.125.114.144/ 2021-02-02 21:33:31,6

  • Python 存取npy格式数据实例

    数据处理的时候主要通过两个函数 (1):np.save("test.npy",数据结构) ----存数据 (2):data =np.load('test.npy") ----取数据 给2个例子如下(存列表) 1. z = [[[1, 2, 3], ['w']], [[1, 2, 3], ['w']]] np.save('test.npy', z) x = np.load('test.npy') x: ->array([[list([1, 2, 3]), list(['w

随机推荐