导读 这篇文章主要介绍了python 存储变量的几种方法,包括numpy 自带方法，pandas 自带方法，sklearn 的自带方法和pickle 库操作方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，需要的朋友可以参考下
1. numpy 自带方法
  • numpy.save()：数组会以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为. npy 的文件中。
  • numpy.load()：读取 .npy 文件的数据，直接转换为 numpy 数组

    • <<举例>>

    >>> import numpy as np
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
  
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> np.save("D:/aa/npp.npy", a)
>>> b = np.load("D:/aa/npp.npy")
>>> b
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
  
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

    如果报错 Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False，需要改为如下：

    np.load(path, allow_pickle=True)
    2. pandas 自带方法
  • to_pickle：此方法是将 dataframe 变量数据直接存储为本地文件，对于文件扩展名没有要求
  • read_pickle：此方法是将本地存储的变量读取并转为 dataframe 文件

    • <<举例>>

    >>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
>>> df
   0  1   2   3
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11
>>> df.columns = ['I', 'II', 'III', 'IV']
>>> df
   I  II  III  IV
0  0   1    2   3
1  4   5    6   7
2  8   9   10  11
>>> df.to_pickle(r"D:/aa/df")
  
>>> dff = pd.read_pickle(r"D:/aa/df")
>>> dff
   I  II  III  IV
0  0   1    2   3
1  4   5    6   7
2  8   9   10  11
    3. sklearn 的自带方法

    经测试，保存的文件大小与numpy.save()方法一致。

    <<举例>>

    注意：新版 sklearn 会报错，直接 import joblib 即可

    参考：（注意下面评论）cannot import name joblib from sklearn.externals(文末见)

    from sklearn.externals import joblib
# 保存x
joblib.dump(x, 'x.pkl') 
# 加载x
x = joblib.load('x.pkl')

    新版实现方法

    import joblib
# 保存x
joblib.dump(x, 'x.pkl') 
# 加载x
x = joblib.load('x.pkl')
    4. pickle 库操作

    <<举例>>

    import pickle
   
# 存储变量的文件的名字
filename = 'shoplist.data'
# 初始化变量
shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot']
# 以二进制写模式打开目标文件
f = open(filename, 'wb')
# 将变量存储到目标文件中区
pickle.dump(shoplist, f)
# 关闭文件
f.close()
# 删除变量
del shoplist
# 以二进制读模式打开目标文件
f = open(filename, 'rb')
# 将文件中的变量加载到当前工作区
storedlist = pickle.load(f)
print(storedlist)
    cannot import name joblib from sklearn.externals

    使用scikit-learn跑一个两年前的案例, 报错:cannot import name ‘joblib’ from ‘sklearn.externals’

    原因: scikit-learn版本太新了,

    解决方法一： 直接使用import joblib

    解决方法二： 回退版本

    删除当前版本的scikit-learn pip uninstall scikit-learn

    安装旧版本的scikit-learn pip install scikit-learn==0.20.3

    原文来自：https://www.jb51.net/article/268282.htm

    本文地址：https://www.linuxprobe.com/python-much-linux.html编辑：xiangping wu，审核员：逄增宝

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