是否可以将 numpy 数组转换为 csv 文件，然后将其作为 numpy 数组加载回来？答案

【问题标题】：Is it possible to convert a numpy array to a csv file and then load it back as a numpy array?是否可以将 numpy 数组转换为 csv 文件，然后将其作为 numpy 数组加载回来？
【发布时间】：2019-11-05 04:54:22
【问题描述】：

我有一个图像数据集。我已经成功地遍历了我的目录和子目录以将图像存储到 numpy 数组中。

我使用了以下语句：

Image_array = np.array(Image_array)

我的数组大小是：100x224x224

这可以正常工作，并且图像可以正确存储。但是，我现在正尝试将这个 numpy 数组保存到 CSV 文件中。我已经展平了 numpy 数组并将其保存在 array.csv 文件中，如下所示：

array = array.flatten('F')
np.savetxt('array.csv', array, delimiter=',', fmt='%d')

上面的代码只创建了 1 个 CSV 文件，其中一列包含像素值。

然后我尝试将 CSV 数据读回 numpy 数组，但加载时数据严重混乱，因为图像只是模糊了。该数组还显示为“。”在它之前没有做的每个数字之后。

filename = "array.csv"
data = np.loadtxt(filename, delimiter=',')
new= np.array((data).reshape(100,224,224),order='F')

我错过了什么吗？请帮忙？

【问题讨论】：

np.save/load 将轻松保存和重新加载数组，但文件不是文本。要使用csv，您必须将数组设为 2d，并在加载后应用重塑。 arr.reshape(100,224*224) 是一个可能的重塑。或者，如果您想要的行数多于列数 (100*224, 224).

标签： python numpy csv reshape

【解决方案1】：

然后我尝试将 csv 数据读回 numpy 数组，但数据严重混乱

不要使用order 参数或始终使用它。您首先使用 F 将其展平，但在重新整形时未指定 order 参数，默认为 C。我认为您尝试这样做，但 order 参数放置在错误的函数中，它应该在 reshape 内。

数组也显示为“.”在它之前没有做的每个数字之后。

使用与之前的矩阵相同的dtype 读取数据，例如data = np.loadtxt(filename, delimiter=',', dype=int)。由于您没有提供dtype，因此我认为它已转换为float。

【讨论】：

【解决方案2】：

Np.flatten() 创建一个一维数组（给出一个 csv 而不是 100 个）。尝试先拆分图像并遍历它们，如下所示：

import numpy as np
x = np.random.rand(100, 244, 244)
images = [x[i,:,:] for i in range(100)]

然后您的图像会像图像 [1]、图像 [36] 等出现，因此您可以像这样保存它们

    def makelist():
        set = []
        for i in range(100):
            set.append(f"array{i}.csv")
        return set
    files = makelist()

    for file in files:
        for image in images:
            np.savetxt(file, image)

【讨论】：