⑴ 在python中如何从二进制文件中读取信息
你是指读入亩迹帆二进制文件吧迅雹？x0dx0a可以使用numpy.fromfile()，也可以使用open(filename, 'rb')，其中的'b'就是二进制的意思，然后使用文件类型的read方法，读取一些字节，再用struct.unpack()方法来解析二进制。x0dx0a第一种方法是一次性读入文件（或州春文件的前多少个连续字节）到一个数组中，因此，灵活性差。x0dx0a第二种方法灵活性很高，可以读取任意位置（使用文件的seek()方法跳跃位置）的二进制数据，再使用struct.unpack()方法来进行各种二进制解析。x0dx0ax0dx0a提示：二进制文件是不保留存储方式的数据格式，因此，读二进制文件时应该知道二进制文件的存储格式。
⑵ python numpy 保存数组至文件中
直接将数组保存至文件中，使用numpy.savetxt。
例子：
程序将数组array中的值保含氏渣存至谈悄当前路径下的文件output.txt中，其核纤中 fmt='%d' 用来设置文件中数值的类型是整数型。
⑶ 图解Python中数据分析工具包：Numpy
numpy是我学习python遇到的第一个第三方工具包，它可以让我们快速上手数据分析。numpy提供了向量和矩阵计算和处理的大部分接口。目前很多python的基础工具包都是基于numpy开发而来，比如 scikit-learn, SciPy, pandas, 还有 tensorflow。 numpy可以处理表格、图像、文本等数据，极大地方便我们处理和分析数据。本文主要内容来自于Jay Alammar的一篇文章以及自己学习记录。
原文地址： https://jalammar.github.io/visual-numpy/
使用过程中，如果希望 Numpy 能创建并初始化数组的值， Numpy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。只需传递希望生成的元素数量（大小）即可：
还可以进行如下操作：
一般，需要数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说 data * 1.6 ，numpy利用一个叫做广播机制（broadcasting）的概念实现了这一运算。：
我们可以通过索引对numpy数据获取任意位置数据或者对数据切片
我们可以通过numpy自带的函数对数据进行一些想要的聚合计算，比如min、max 和 sum ，还可以使用 mean 得到平均值，使用 prod 得到所有元素的乘积，使用 std 得到标准差等等。
上述操作不仅可以应用于单维度数据，还可以用于多维度数据{（矩阵）。
同样可以使用ones()、zeros() 和 random.random()创建矩阵，只要写入一个描述矩阵维数的元组即可：
numpy还可以处理更高维度的数据：
创建更高维度数据只需要在创建时，在参数中增加一个维度值即可：
根据数组中数值是否满足条件，输出为True或False.
希望得到满足条件的索引，用np.where函数实现.
根据索引得到对应位置的值.
np.where也可以接受另两个可选择的参数a和b。当条件满足时，输出a，反之输出b.
获取数组最大值和最小值的索引可以使用np.argmax和np.argmin.
1、numpy.tofile()和numpy.fromfile()
保存为二进制格式，但是不保存数组形状和数据类型， 即都压缩为一维的数组，需要自己记录数据的形状，读取的时候再reshape.
2、numpy.save() 和 numpy.load()
保存为二进制格式，保存数组形状和数据类型， 不需要进行reshape
实例：
3、numpy.savetxt()和numpy.loadtxt()
np.savetxt(fname,array,fmt=’%.18e’,delimiter=None)
Parameter解释：
array:待存入文件的数组。
fmt:写入文件的格式
实例：